## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Jenis Kendaraan dengan menggunakan Algoritma Gamma Correction
1 Handrie Noprisson, 2 Vina Ayumi
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 handrie.noprisson@mercubuana.ac.id, 2 vina,ayumi@mercubuana.ac.id,
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-23 Revised, 2023-11-24 Accepted, 2023-11-29 Sistem pengawasan lalu lintas dapat menjadi alat yang berharga untuk untuk mengwasi  lalu  lintas  jalan  dengan  cara  melakukan  penghitungan  dan pelacakan  kendaraan  secara  real  time.  Penelitian  ini  merupakan  riset  awal pengembangan  metode  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  dan  pengenalan kendaraan.  Tujuan  penelitian  adalah  melakukan  analisis  performa  kinerja gamma correction dan random forest untuk meningkatkan akurasi deteksi dan pengenalan  kendaraan.  Ukuran  kinerja  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  confusion  matrix,  accuracy,  precision,  recall,  F1-score.  Berdasarkan hasil  eksperimen,  random  forest  dengan  gamma=1.5  mendapatkan  akurasi yang paling baik yaitu 85.00%, sedangkan random forest dengan gamma=0.5 mendapatkan  akurasi  sebesar  81.30%,  random  forest  dengan  gamma  =1.0 mendapatkan  akurasi  sebesar  84.00%,  random  forest  dengan  gamma  =2.0 mendapatkan akurasi sebesar 84.00%.
Kata Kunci: Kendaraan Random Forest Gamma Correction

## ABSTRACT
Keywords: Vehicle Random Forest Gamma Correction Traffic control systems can be a valuable tool for monitoring road traffic by counting  and  tracking  vehicles  in  real  time.  This  research  is  the  initial research into the development of methods to improve the accuracy of vehicle detection  and  recognition.  The  purpose  of  the  study  was  to  analyze  the performance of gamma correction and random forest performance to improve the accuracy of vehicle detection and recognition. Performance measures used in  the  study  were  confusion  matrix,  accuracy,  precision,  recall,  F1-score. Based  on experimental  results,  random forest  with gamma=1.5  got  the  best accuracy  of  85.00%,  while  random  forest  with  gamma=0.5  got  accuracy  of 81.30%,  random  forest  with  gamma=1.0  got  accuracy  of  84.00%,  random forest with gamma=2.0 got accuracy of 84.00%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Handrie Noprisson Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: handrie.noprisson@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  jalan  merupakan  fasilitas  umum  yang  paling  signifikan  untuk  mobilitas  orang  dan transportasi barang. Fasilitas jalan adalah moda transportasi utama untuk berpindah dari satu wilayah ke wilayah lainnya. Setiap tahunnya, fasilitas jalan terus berkembang karena tingkat manfaat yang diberikan  bagi  masyakarat  terhadap  infrastruktur  jalan  cukup  tinggi.  Perkembangan  infrastruktur jalan  ini  memerlukan  kontrol  dan  analisis  lalu  lintas  jalan  agar  tidak  dapat  dimanfaatkan  secara optimal [1], [2], [11], [3]–[10].
Sistem pengawasan lalu lintas biasanya didasarkan pada alat kontrol seperti kamera video yang tidak dapat  diawasi  sepenuhnya  oleh  manusia.  Dengan  demikian,  banyak  masalah  muncul  di  pada  jalur

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
lalu  lintas  jalan  seperti  kemacetan  dan  kecelakaan.  Penerapan  teknik  pengawasan  video  dalam analisis lalu lintas jalan dapat menjamin hasil yang baik dibandingkan dengan hanya mengandalkan pengawasan manual [12]–[14].
Berdasarkan citra yang diambil dari kamera video, sistem pengawasan ini dapat menjadi alat yang berharga untuk mengelola semua tugas yang terkait dengan lalu lintas jalan. Berdasarkan informasi yang  dapat  dikumpulkan  menggunakan  sistem  ini,  penghitungan  dan  pelacakan  kendaraan  secara real time menjadi lebih efisien [15]–[17]. Untuk melakukan klasifikasi objek kendaraan, para peneliti telah  mulai  menyelidiki  penerapan  kecerdasan  artifisial,  seperti  algoritma convolutional  neural networks (CNN)  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Penelitian    Bautista  et  al.  (2016)  membahas mengenai sistem deteksi dan klasifikasi kendaraan berbasis CNN menggunakan kamera pemantauan real-time  berkualitas  rendah[18].  Selanjutnya  penelitian  oleh  Tsai  et  al.  (2018)  menggunakan algoritma  Faster  R-CNN  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  kendaraan  yang  jauh  dalam aplikasi  real-time  [19].  Kinerja  desain  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  dinilai  dalam  kondisi cuaca yang berbeda. Penelitian oleh Wang, Chen, and Wang (2021) menggunakan metode GAN dan CNN untuk masalah resolusi rendah dalam mengklasifikasikan objek penelitian [20].
Penelitian ini mencoba memberikan kontribusi untuk memecahkan masalah diatas meskipun tidak secara  langsung.  Tujuan  penelitian ini  untuk merancang  model  untuk mendeteksi  jenis  kendaraan yang  ada  di  jalan  berdasarkan  citra  dari  sistem  pengawasan  video  lalu  lintas  jalan.  Hasil  yang dihasilkan  akan  berguna  untuk  diimplementasikan  pada  sistem  pengawasan  lalu  lintas  yang diintegrasikan  dengan  modul  algoritma  lain  sehingga  kinerja  sistem  real-time  terkait  dengan kapasitasnya  untuk  mendeteksi  kendaraan  dan  mengenali  jenisnya  dapat  bekerja  dengan  baik. Penelitian ini merupakan riset awal pengembangan metode untuk meningkatkan akurasi deteksi dan pengenalan  kendaraan.  Metode  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan implementasi gamma correction diikuti dengan teknik klasifikasi random forest .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  algoritm  klasifikasi random  forest ,  untuk  membantu klasifikasi objek kendaraan yang digabungkan dengan metode gamma correction. Metode gammar correction  ini  digunakan  untuk  meningkatkan  kecerahan  gambar  ( brightness )  pada  citra  yang ditangkap  oleh  kamera  video  pengawasan  lalu  lintas.  Ukuran  kinerja  yang  digunakan  dalam penelitian  adalah  confusion  matrix,  accuracy,  precision,  recall,  F1-score.  Tahapan  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Algoritma random  forest menggabungkan  klasifikasi  yang  dibuat  oleh  banyak  pohon  keputusan ( decision tree ). Untuk pelatihan model jenis ini perlu tidak hanya untuk menentukan dimensi ruang fitur  acak, tetapi juga  jumlah  pohon  (tree)  yang  akan dibangun  berdasarkan  batas  keputusan  yang dihasilkan oleh variabel divisi tersebut. Untuk menetapkan nilai optimal dari parameter ini, sejumlah percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah  pohon  yang  berbeda  dan  jumlah  variabel  split yang berbeda sehingga akurasi untuk klasifikasi kendaraan dapat menjadi lebih optimal. Metode gamma correction digunakan untuk mengkompensasi perbedaan, karena kecerahan gambar ( brightness) yang ditampilkan pada monitor berbeda dari informasi input gambar tersebut. Karena hubungan  kecerahan  (brightness ) yang  ditampilkan pada  monitor  dengan  sinyal  input tidak linier, maka diproses sedemikian rupa sehingga nilai output untuk nilai input dikompensasi secara terbalik. Pada eksperimen ini selanjutnya citra diproses oleh gamma correction oleh klasifier random forest (RF). Penelitian dilakukan sebanyak lima kali eksperimen, yaitu eksperimen dengan menggunakan algoritma random  forest , random  forest dengan  penambahan  gamma=0.5, random  forest dengan penambahan  gamma=1.0, random forest dengan  penambahan  gamma  =1.5, random  forest dengan penambahan gamma =2.0 seperti yang terlihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Skenario Eksperimen

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian dilakukan sebanyak lima kali eksperimen, yaitu eksperimen dengan mengimplementasikan  algoritma random  forest , random  forest dengan  penambahan  gamma=0.5, random forest dengan  penambahan  gamma=1.0, random  forest dengan  penambahan  gamma  =1.5, random  forest dengan  penambahan  gamma  =2.0.  Hasil  eksperimen  pertama  yaitu  menggunakan algoritma random forest berupa confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 3 Hasil Eksperimen - Random Forest
Pada  eksperimen  kedua  dilakukan  menggunakan random  forest dengan  penambahan  gamma=0.5. Metode image enhancement adalah metode yang digunakan untuk membuat citra lebih baik daripada yang asli untuk pemrosesan tertentu. Hasil eksperimen kedua dengan menggunakan random forest dengan  penambahan  gamma=0.5  dalam bentuk confusion  matrix,  accuracy,  precision,  recall,  F1- score dapat dilihat pada Gambar 4.
Eksperimen Random Forest Random Forest (gamma=0.5) Random Forest (gamma=1.0) Random Forest (gamma=1.5) Random Forest (gamma=2.0)

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 4 Hasil Eksperimen - Random Forest (gamma=0.5)
Pada  eksperimen  kedua  dilakukan  menggunakan random  forest dengan  penambahan  gamma=1.0. Untuk  meningkatkan  kecerahan  gambar,  perlu  untuk  akan  mengubah  nilai  gamma  (γ).  Hasil eksperimen  kedua  dengan  menggunakan  Random  Forest  dengan  penambahan  gamma=0.5  dalam bentuk confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 Hasil Eksperimen - Random Forest (gamma=0.5)
Pada  eksperimen  ketiga  dilakukan  menggunakan random  forest dengan  penambahan  gamma=1.5. Metode gamma  correction berguna  untuk  mengubah  kontras  dan  kecerahan  pada  sebuah  citra. Metode ini penting untuk menampilkan gambar pada layar dengan baik, untuk mencegah pemutihan atau penggelapan pada citra. Hasil eksperimen kedua dengan menggunakan Random Forest dengan penambahan gamma=1.5 dalam bentuk confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 Hasil Eksperimen - Random Forest (gamma=1.5)
Pada  eksperimen  ketiga  dilakukan  menggunakan random  forest dengan  penambahan  gamma=2.0. Dengan mengubah nilai gamma pada metode gamma correction , makan akan memberikan hasil yang

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
berbeda.  Hasil  eksperimen  kedua  dengan  menggunakan  Random  Forest  dengan  penambahan gamma=2.0 dalam bentuk confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score dapat dilihat pada Gambar 7 .
Gambar 7 Hasil Eksperimen - Random Forest (gamma=2.0)
Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  metode  image  enhancement  adalah  metode Power-law transformation atau gamma  correction yang  digabungkan  dengan  metode random  forest .  Dengan mengubah  nilai  gamma  pada  metode gamma  correction ,  makan  akan  memberikan  hasil  yang berbeda.  Jadi  koreksi  gammar  correction  adalah  proses  memilih  nilai  terbaik  untuk  gamma  agar memiliki  gambar  keluaran  terbaik.  Adapun  pengaruh  nilai  gamma  correction  terhadap  hasil klasifikasi dari Random Forest dapat dilihat pada Gambar 8 .

## Gambar 8 Pengaruh Nilai Gamma pada Random Forest
Algoritma gamma correction juga dikenal sebagai Power Law Transform dapat disimpulkan bahwa berpengaruh  pada  hasil  akurasi  klasifikasi  yang  dilakuakn  oleh  algoritma random  forest .  Langkah yang diimplementasikan pada gamma correction dilakukan dengan cara mengatur intensitas piksel gambar menjadi skala [0, 255] hingga [0, 1.0]. Dari pengaturan ini didapatkan gambar keluaran yang dikoreksi  dengan  menerapkan  persamaan 𝑂 = ( 𝐼 255 ) 1 𝛾 . 255 ,  dimana  nilai 𝐼 adalah  gambar  input dan 𝐺 adalah nilai gamma. Gambar keluaran 𝑂 kemudian diperkecil kembali ke nilai antara [0, 255]. Nilai 𝐺 < 1 akan menggeser gambar ke arah ujung spektrum yang lebih gelap sementara nilai 𝐺 > 1 akan membuat gambar tampak lebih terang. Hasil eksperimen secara keseluruhan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Random Forest (gamma=0.5) Random Forest (gamma=1.0) Random Forest (gamma=1.5) Random Forest (gamma=2.0) Akurasi 81,30% 84,00%
85,00% 84,00% 79,00% 80,00% 81,00% 82,00% 83,00% 84,00% 85,00% 86,00% A ku ras i ( %)

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tabel 1 Hasil Eksperimen Penelitian No Metode Eksperimen Parameter Hasil 1 Random Forest - 82.90% 2 Random Forest (gamma=0.5) g=0.5 81.30% 3 Random Forest (gamma=1.0) g=1.0 84.00% 4 Random Forest (gamma=1.5) g=1.5 85.00% 5 Random Forest (gamma=2.0) g=2.0 84.00%

## 4. KESIMPULAN
Di  Indonesia,  fasilitas  jalan  adalah moda transportasi utama  untuk  berpindah  dari  satu  wilayah  ke wilayah lainnya. Penggunaan infrastruktur jalan ini memerlukan kontrol dan analisis lalu lintas jalan agar  tidak  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal. Penelitian  ini  bertujuan membuat  analisis  performa kinerja gamma correction dan random forest untuk meningkatkan akurasi deteksi dan pengenalan kendaraan.  Ukuran  kinerja  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  confusion  matrix,  accuracy, precision,  recall,  F1-score.  Berdasarkan  hasil  eksperimen,  Random  Forest  dengan  gamma=1.5 mendapatkan akurasi yang paling baik yaitu 85.00%, sedangkan Random Forest dengan gamma=0.5 mendapatkan  akurasi  sebesar  81.30%,  Random  Forest  dengan  gamma  =1.0  mendapatkan  akurasi sebesar 84.00%, Random Forest dengan gamma =2.0 mendapatkan akurasi sebesar 84.00%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Biro  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat  &  Publikasi,  Universitas  Mercu  Buana  yang telah mendanai penelitian ini melalui skema Penelitian Internal Kerjasama Dalam Negeri (KDN)

## REFERENSI
[1]  R. Hutabarat Lo, “The city as a mirror: Transport, land use and social change in Jakarta,” Urban Stud. , vol. 47, no. 3, pp. 529–555, 2010.
[2]  J. Silas, “Toll roads and the development of new settlements: The case of Surabaya compared to Jakarta,” Bijdr. tot Taal-, Land-en Volkenkd. , vol. 158, no. 4, pp. 677–689, 2002.
[3]  M.  Douglass,  “A  regional  network  strategy  for  reciprocal  rural–urban  linkages:  an  agenda  for  policy research with reference to Indonesia,” in The Earthscan Reader in Rural–Urban Linkages , Routledge, 2018, pp. 124–154.
[4]  E. D. Putra, E. Hidayat, and H. Noprisson, “Model Mobile Positioning System Berbasis Android,” vol. III, no. September, pp. 113–121, 2016.
[5]  H.  Noprisson, E. Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  M.  Purba,  and  M.  Utami, “Hand-Woven  Fabric Motif  Recognition  Methods:  A  Systematic  Literature  Review,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 90–95.
[6]  H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[7]  V. Ayumi et al. , “Transfer Learning for Medicinal Plant Leaves Recognition: A Comparison with and without a Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[8]  V. Ayumi, E. Ermatita, A. Abdiansah, H. Noprisson, M. Purba, and M. Utami, “A Study on Medicinal Plant Leaf Recognition Using Artificial Intelligence,” in 2021 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 40–45.
[9]  N. Andi, I. Ilham, D. J. Yudha, and F. Jefry, “Analysis of user satisfaction level on cashcloud. Id system with system usability scale method and Spearman’s rank correlation,” Int. J. Open Inf. Technol. , vol. 11, no. 9, pp. 92–99, 2023.
[10]  M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[11]  M.  Purba,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  A.  Ratnasari,  “A  Systematic Literature  Review  of  Knowledge  Sharing  Practices  in  Academic  Institutions,”  in 2021  International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 337–342.
[12]  L. Zhang, R. Wang, and L. Cui, “Real-time traffic monitoring with magnetic sensor networks,” J. Inf. Sci. Eng. , vol. 27, no. 4, pp. 1473–1486, 2011.
[13]  M. Won, “Intelligent traffic monitoring systems for vehicle classification: A survey,” IEEE Access , vol.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 475~481 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
8, pp. 73340–73358, 2020.
[14]  L. Xiao and Z. Wang, “Internet of things: A new application for intelligent traffic monitoring system,” J. networks , vol. 6, no. 6, p. 887, 2011.
[15]  M. M. Rathore, H. Son, A. Ahmad, and A. Paul, “Real-time video processing for traffic control in smart city using Hadoop ecosystem with GPUs,” Soft Comput. , vol. 22, no. 5, pp. 1533–1544, 2018.
[16]  F.  Porikli et  al. ,  “Video  surveillance:  past,  present,  and  now  the  future  [DSP  Forum],” IEEE  Signal Process. Mag. , vol. 30, no. 3, pp. 190–198, 2013.
[17]  N. K. Jain, R. K. Saini, and P. Mittal, “A review on traffic monitoring system techniques,” Soft Comput. Theor. Appl. , pp. 569–577, 2019.
[18]  C. M. Bautista, C. A. Dy, M. I. Mañalac, R. A. Orbe, and M. Cordel, “Convolutional neural network for vehicle  detection in  low  resolution  traffic  videos,”  in 2016  IEEE Region  10 Symposium  (TENSYMP) , 2016, pp. 277–281.
[19]  C.-C. Tsai, C.-K. Tseng, H.-C. Tang, and J.-I. Guo, “Vehicle detection and classification based on deep neural network for intelligent transportation applications,” in 2018 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC) , 2018, pp. 1605–1608.
[20]  X. Wang, X. Chen, and Y. Wang, “Small vehicle classification in the wild using generative adversarial network,” Neural Comput. Appl. , vol. 33, pp. 5369–5379, 2021.