## MODEL CNN LENET DALAM PENGENALAN JENIS GOLONGAN KENDARAAN PADA JALAN TOL
Anggay Luri Pramana 1 , Endang Setyati 2 , Yosi Kristian 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jl. Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya, Indonesia 6028 Tel. +62 31 502 7920     Fax. +62 31 504 1509, +62 31 503 1818 E-Mail : 1 anggaluripramana@gmail.com , 2 endan@stts.edu , 3 yosi@stts.edu

## ABSTRACT
Research in the field of transportation, especially vehicle classification with various methods, is a widely developed field  of  study.  Vehicles  can  be  categorized  by  shape,  dimension,  logo,  and    type.  The  vehicle  dataset  is  also  not difficult to find because it is general in nature. Based on the research that has been done, the introduction of group types based on the number of axles with CNN, the dataset is not yet available to the public. In this paper, we discuss the introduction of the types of groups using the Convolutional Neural Network method. The architecture used is the LeNet model. The trial scenario is carried out in 4 stages, namely 25 epochs, 50 epochs, 75 epochs and 100 epochs. Based  on  the  test  results,  the  accuracy  obtained  continues  to  increase  at  50  epochs  and  100  epochs  iterations. Starting  from  an  accuracy  of  82%,  94%  to  the  highest  accuracy  of  95%.  Likewise  in  the  prediction  the  data  has increased from 80%, 85% to the highest accuracy that can be 86%. From 50 epochs to 75 epochs, the accuracy of both training and testing has decreased.
Keywords: CNN, LeNet, Relu Activation, Transportation System, Vehicle Type Classification

## 1. P ENDAHULUAN
Transportasi  adalah  perpindahan  manusia  atau barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya  dengan menggunakan  sebuah   kendaraan   yang  digerakkan oleh manusia atau mesin  Transportasi  digunakan  untuk memudahkan  manusia  dalam  melakukan  aktivitas sehari-hari. Transportasi sendiri dibagi menjadi 3 yaitu, Darat, Udara dan Air.
Transportasi di Indonesia pada sektor darat memilki jenis  golongan  kendaraan  khususnya  di  jalan  tol. berdasarkan informasi yang dikutip dari situs Kementrian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat, http://bpjt.pu.go.id/konten/golongan-kendaraan. jenis golongan    kendaraan  dibagi  menjadi  5  golongan  yaitu golongan 1 hingga golongan 5.
Pada  era  technology  saat  ini,  banyak  sekali  inovasi dibidang  teknologi  yang  dikembangakan  pada  bidang sistem transportasi. Klasifikasi kendaraan menggunakan pengolahan  citra  dan  computer  vision  memberikan kemudahan  terhadap  bidang  transaportasi.  Kemudahan dirasakan  pada  jalan  yang  padat  sehingga  dapat menghitung kendaraan yang keluar dan masuk (Zheng J, Wang Y, and Zeng W, 2015).
IEEE Intelligent Vehicles Symposium adalah forum teknis  tahunan  utamayang  disponsori  oleh  IEEE Intelligent  Transportation  System  Society  (ITSS),  yang menyatukan  para  peneliti  dan  praktisi  di  seluruh  dunia untuk  berbagi  kemajuan  terbaru  dalam  teori  dan teknologi  yang  tekait  dengan  kendaraan  cerdas.  pada 2017  penelitian  dilakukan  dengan  metode  CNN  untuk klasifikasi  kendaraan  (Chen  Y,  Zhu  W,  Yao  D,  and Zhang  L,  2017),  dan  klasifikasi  kendaraan  juga dilakukan  dengan  metode  CNN(Huang  C,  Liang  B,  Li W, and Han S, 2017).
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sebuah metode yang digunakan untuk data yang berupa image, CNN dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek  gambar.  Arsitektur  Neural  Network  memiliki kemampuan jaringan multilayer dengan gradient descent untuk  mempelajari  pemetaan  nonlinier  yang  kompleks dan berdimensi tinggi (Callet P L, Viard-Gaudin C, and Barba  D,  2006).  CNN  memliki  neuron  yang  memiliki bobot,  bias  dan  fungsi  aktifasi.  Secara  garis  besar didalam  CNN  memiliki  dua  tahap  yaitu  :  Feature Learning dan Classification.

## 2. M ETODE
Untuk  memudahkan  penelitian  ini  kami  melakukan 2  proses  agar  didapatkan  hasil  prediksi  jenis  golongan kendaraan.  Yang  pertama  adalah preprocessing yaitu proses  deteksi  object  kendaraan  yang  selanjutnya  akan digunakan    sebagai  proses training dan testing. Yang kedua  yaitu  proses training dan testing dataset menggunakan  Convolutional  Neural  Network.  Untuk proses lengkapnya dijelaskan di setiap subbabnya.

## 2.1 Daftar Kelas
Dataset  yang  digunakan  berupa  foto  yang  diambil dari  gerbang  jalan  tol.  Object  di  ambil  dengan  kamera handphone. Object di ambil pada waktu pagi hari pukul 09.00  hingga  siang  hari  pukul  11.00.  total  dataset  yang digunakan berjumlah 500. Setiap golongan 1-5 masing- masing  diambil  100.  Contoh  kendaraan  yang  sudah setiap golongan dapat dilihat pada Tabel 1 ini.
Tabel 1. Daftar Kelas Golongan 1-5

## 2.2 Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan  untuk  mendapatkan object 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 1.

## Gambar 1. Tahap Preprocessing
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  deteksi kendaraan.  Deteksi  kendaraan  menggunakan  algoritma YoLo (Melek C G, Sonmez E B, and Albayrak S, 2019). Setelah  diperoleh  object  kendaraan  langkah  berikutnya yaitu cropping gambar  dan setelah gambar di cropping lalu di resize menjadi 100x100 pixel.  Tujuan gambar di ubah  menjadi grayscale untuk  mempermudah  proses pada  Convolutional  Neural  Network  dan  gambar  di
resize untuk  mempercepat  proses  training  dataset  pada Convolutional  Neural  Network .  hasil grayscale dan resize dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 2. Deteksi Kendaraan
Gambar 3. Cropping Gambar Kendaraan

## Tabel 2. Hasil Preprocessing
2.3 Arsitektur Convolutional Neural Network
Penelitian  ini  menggunakan  model  LeNet.  LeNet dipilih karena pada penelitian (Bakti M B S and Melita Pranoto  Y  M,  2019)  mendapatkan  98,89%  dan  pada penelitian (Septianto T dkk, 2018) mendapatkan 85,08% untuk  klasifikasi  object  gambar.    Pada  gambar  4 menunjukkan  arsitekstur  CNN  yang  diajukan.  Ukuran input  yaitu  100x100x1  dan  gambar  memliki  satu channel  yaitu grayscale. Layer  konvolusi  pertama meggunakan  kernel  3x3  sebanyak  32.  Layer  konvolusi kedua  menggunakan  kernel  3x3  sebnayak  64.  Seteleah di  konvolusi  dilanjutkan  dengan Max  Pooling ukuran 2x2.  Setelah  dicari  nilai  tertinggi  menggunakan Max
Pooling dilanjutkan  dengan  melakukan Dropout langkah ini dilakukan agar dataset yang di traiing tidak mengalami overfitting .  Proses  terakhir  yaitu Fully Connected sebanyak  5,  karena  output  yang    digunakan sebanyak 5 kelas.

## Gambar 4. Arsitektur CNN LeNet
Pada  setiap  layar  konvolusi  terdapat hidden  layer dan activation  function  ReLu .  Fungsi  aktifasi  ReLu dapat  juga  mengurangi overfitting yang  terjadi.  Pada rumus 1 dijelaskan tentang fungsi ReLu.
f(x)=max(0,max)……………………………… 1

## Gambar 5. ReLu Activation
Pooling Layer memiliki filter 2x2 dan filter ini akan bergeser  kesetiap  element  pixel  dari feature  map . Max Pooling digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengamnbil  nilai  tertinggi  dari  element  pixel  yang dilewati. Max  Pooling digunakan  dengan  tujuan  untuk mengurangi  dimensi  gambar  sehingga  proses  training lebih cepat dan mengurangi overfitting . Cara kerja Max Pooling dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Konfigurasi  nilai dropout adalah 0.25 sebelum FC layer pertama dan 0.5 untuk FC  layer kedua.  Algoritma  yang  digunakan adalah ADADELTA (Zeiller M D, 2012)
Setelah  dilakukan  proses  training,  hasil  akan didapatkan.  Hasil  training  akan  menunjukkan  nilai loss dari  training  dataset.  Serta  dalam  proses  training  akan didapatkan nilai bobot berupa weight model. Nilai bobot akan  dimuat  kedalam  proses  testing  hingga  dapat memperoleh hasil prediksi data.

## Gambar 6. Max Pooling

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses training dilakukan menggunakan Laptop core i5,  RAM  12  GB.  Training  dan  testing  di  proses menggunakan  CPU.  Training  dan  tesing  dataset menggunakan  editor python .  Library  dan  Framework yang  digunakan  yaitu keras dengan tensorflow sebagai backend.
Dataset  yang  digunakan  dibagi  menjadi  2  bagian sebelum  training  dilakukan,  yaitu  dataset  training  dan dataset  testing  untuk  prediksi  jenis  golongan.  Dataset sebanyak 500 dibagi menjadi 80% sebagai training dan 20%  sebagai  testing.  Proses  training  dan  testing dilakukan  dalam  3  tahap,  tahap  pertama  dilakukan training  dengan    25 epochs tahap  selanjutnya  50 epochs, 75 epochs dan  100 epochs .  Scenario  tersebut dilakukan dengan tujuan agar didapat nilai akurasi yang didapat di setiap epochs .
Ujicoba  pertama  dilakukan  training  25 epochs . Hasilnya  nilai  akurasi  yang  didapat  adalah  82%  denga nilai loss 43%. Hasil akurasi yang didapat dirasa belum maksimal. Langkah selanjutnya yaitu dilakukan prediksi terhadap  20%  data  testing.  Hasil  dari  prediksi  yang dilakukan mendapat akurasi sebesar 80%, dari total data prediksi. Dari 100 data prediksi, 20 data yang  mendapat kesalahan  prediksi.  Dari  5  kelas  yang  ada,  golongan  2 dan golongan 3 yang  dapat dikenali 100%.
Gambar 6. Nilai Akurasi dan Loss 25 Epochs
Ujicoba  kedua  dilakukan  training  dengan  jumlah dataset yang sama yaitu 500 dataset. Training dilakukan dengan  iterasi  50 epochs .  Hasil  yang  didapat  pada ujicoba  tahap  dua  nilai  akurasinya  meningkat  dari
ujicoba  tahap  pertama  dengan  nilai  akurasi  93%  dan nilai loss yang  menurun  yaitu  18%.  Setelah  itu dilanjutkan  proses  prediksi  pada  data  testing  dan  hasil prediksi meningkat pada angka 85%. Dari total 100 data prediksi,  15  data  gambar  yang  mendapat  kesalahan prediksi. Di ujicoba tahap kedua nilai loss menurun dari 19 menjadi 15, serta golongan 1 dan 3 adalah kelas yang dapat di prediksi 100%.

## Gambar 7. Nilai Akurasi dan Loss 50 Epochs
Ujicoba ketiga dilakukan dengan jumlah dataset 500. Training dilakukan dengan iterasi 75 epochs. Hasil yang didapat  pada  ujicoba  ketiga  nilai  akurasinya  menurun dari  ujicoba  kedua  sebesar  93%  dan  nilai loss meniingkat  menjadi  18%.  Proses  dilanjutkan  dengan prediksi  data  testing,  dan  hasil  prediksi  menurun menjadi  79%.  Dari  total  100  data  prediksi,  kesalahan prediksi  gambar  juga  meningkat  menjadi  21  dari  total gambar  100.  Dan  golongan  1  adalah  kelas  yang mendapat prediksi 100%.

## Gambar 8. Nilai Akurasi dan Loss 75 Epochs
Ujicoba  keempat  dilakukan  dengan  jumlah  dataset 500.  Training  dalam  ujicoba  keempat  ini  dilakukan dengan  iterasi  100 epochs. Hasil  yang  didapatkan  pada ujicoba  keempat  adalah  nilai  akurasinya  naik  dari ujicoba ketiga sebesar 93% di ujicoba keempat menjadi 95%  dan nilai loss menurun hingga 10%. Hasil ujicoba keempat  ini  mendapat  akurasi  yang  paling  tinggi  dari ketiga ujicoba yang dilakukan. Untuk prediksi golongan dari  100  data  14  yang  mendapat  kesalahan  dalam
prediksi.  Hasil  prediksi  di  ujicoba  keempat  mendapat hasil  paling  tinggi  dari  ketiga    ujicoba  yang  dilakukan. Di ujicoba keempat golongan 2 dan 3 mendapat prediksi 100%.
Untuk  data  lebih  detail  dari  proses  prediksi  dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Prediksi Data
Gambar 9. Akurasi Prediksi Setiap Kelas

## 4. KESIMPULAN
Pada  era  digital  saat  ini  banyak  media  digunakan sebagai  pengembangan  transportasi,  sebagai  contoh sistem  deteksi  kendaraan  yang  bermanfaat  untuk menghitung  banyaknya  kendaraan  yang  melewati  jalan tersebut. Machine  Learning adalah  salah  satu  dari perkembangan teknologi yang popular, dan Convolutional  Neural  Network menjadi  metode  yang banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  dan  juga menjadi  metode  yang  dapat  mengatasi  permasalahan transportasi dengan hasil akurasi yang cukup baik.
Arsitektur  CNN  biasa  dimodifikasi  sesuai  dengan kebutuhan. Model LeNet adalah adalah satu dari sekian metode  CNN  yang  sesuai  untuk  pemrosesan  citra digital. Dari hasil ujicoba yang dilakukan menggunakan model  LeNet  terbukti  mendapat  akurasi  training  dan testing  hingga  95%  .  pada  proses  training  setiap  iterasi epochs dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi.  Hal  tersebut dapat  dibuktikan  dari  25  sampai  100 epochs dimana
Golongan
1 Golongan 2 Golongan 3 Golongan 4 Golongan 5 Akurasi (%) 100 60 100 80 60 Error - 3,3,4,3,3,1,1 ,4 - 5,5,3,3 4,4,4,3,4,4,4 ,4 Akurasi (%) 100 75 100 90 60 Error - 3,3,3,3,4 - 5,3 4,4,4,4,4,4,4 ,4 Akurasi (%) 100 55 95 80 65 Error - 3,3,3,3,1,1,1 ,1,1 1 2,5,5,3 4,4,4,4,4,4,4 Akurasi (%) 100 75 100 95 60 Error - 3,3,3,3,3 - 3 4,4,4,4,4,4,4
,3
Kelas 25 Epochs 50 Epochs 75 Epochs 100 Epochs
nilai akurasi terus meningkat hingga 95%  dengan nilai loss 10%.
Pada  penelitian  ini  tentu  masih  banyak  memiliki kekurangan.  Kedepan  akan  perlu  perbaikan  dalam penelitian    selanjutnya.  Ada  harapan  agar  sistem transportasi  diindonesia  dapat  ditunjang  dari  segi teknologi.  Untuk  mengurangi  masalah-masalah  yang sedang  terjadi  khususnya  dijalan  raya.  Maka  dari  itu akan  banyak  penelitian  dalam  bidang  transportasi  yg dilakukan menggunakan machine learning .

## PUSTAKA
Jilong  Zheng,  Yaowei  Wang,  and  Wei  Zeng,  “ CNN Based Vehicle Counting with Virtual Coil in Trafﬁc Surveillance  Video ” 2015  IEEE  International Conference  on  Multimedia  Big  Data ,  pp.  280–281, 2015, doi:  10.1109/BigMM.2015.56. Yanjun Chen, Wenxing Zhu, Donghui Yao, and Lidong Zhang,  “ Vehicle  Type  Classification  based  on
Convolutional Neural
Network ”, Shandong University, Jinan China, pp. 1898-1901, 2017,  doi : 10.1109/CAC.2017.8243078. Changxin  Huang,  Binbin  Liang,  Wei  Li,  and  Songchen Han, “ A Convolutional Neural Network Architecture for  Vehicle  Logo  Recognition ”,  978-1-5386-3107-
2/17/$31. 00©2017  IEEE,  pp.  282-287,  doi:
10.1109/ICUS.2017.8278355.
Patrick  Le  Callet,  Christian  Viard-Gaudin,  and Dominique  Barba,  “ A  Convolutional Neural Network  Approach  for  Objective  Video  Quality Assessment ”,  member  IEEE,  1045-9227,  2006, IEEE., doi: 10.1109/TNN.2006.879766. Ceren  Gulra  Melek,  Elena  Battini  Sonmez,  and  Songul Albayrak,  “ Object  Detection  in  Shelf  Images  with YOLO ” 978-1-5386-9301-8/19/$31.00 ©2019 IEEE , 2019, doi:  10.1109/EUROCON.2019.8861817. Mochamad  Bagus  Setiyo  Bakti,  and  Yuliana  Melita Pranoto, “ Pengenalan Angka Sistem Isyarat Bahasa
Indonesia Dengan
Menggunakan
Metode
Convolutional  Neural  Network ” Seminar  Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri 2019, pp. 11–16, 2019. Septianto  T,  Setyati  E  dan  Santoso  J,  “ Model  CNN LeNet dalam Rekognisi Angka Tahun pada Prasasti Peninggalan Kerajaan Majapahit ” Jurnal Teknologi dan  Sistem  Komputer  Jilid  6  Terbitan  3, pp.  106– 109,  2018. Mattew  D.  Zeiller  " Adadelta  :  An  Adaptive  Learning Rate Mehod ” Cornell University, 2012.