Copyright© 2023: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted: 2023-09-27              Accepted: 2023-10-20 This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

## Identification of Motor Vehicle Types Using Convolutional Neural Networks Algorithm
Muhammad Athoillah 1* , Rani Kurnia Putri 2
1 Program Studi Statistika, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
2 Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya Jl. Dukuh Menanggal XII, Kota Surabaya, 60234, Jawa Timur, Indonesia
E-mail Corresponding Author : athoillah@unipasby.ac.id
Abstrak: Deteksi  jenis  kendaraan  bermotor  memainkan  peran  sentral  dalam  pengaturan  lalu  lintas, penegakan  hukum,  keamanan,  dan  sistem  transportasi  pintar.  Dengan  kemampuan  luar  biasa  dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan yang akurat, pihak berwenang dapat mengoptimalkan waktu sinyal  lalu  lintas,  pengelolaan  jalur,  dan  aliran  lalu  lintas  secara  efisien.  Deteksi  jenis  kendaraan  juga memberikan  dukungan  penting  dalam  penegakan  peraturan  lalu  lintas  dan  memverifikasi  kepatuhan kendaraan terhadap batasan tertentu, termasuk jalur kendaraan bersama, tol, dan peraturan parkir. Di sisi keamanan,  teknologi  ini  berperan  krusial  dalam  mengidentifikasi  kendaraan  mencurigakan,  mencegah ancaman, dan meningkatkan keselamatan di area sensitif. Salah satu pendekatan populer dalam mendukung sistem deteksi jenis kendaraan bermotor otomatis adalah menggunakan algoritma deep learning , khususnya Convolutional  Neural  Network (CNN).  Dengan  kemampuannya  mengenali  pola  dan  fitur  pada  citra kendaraan menggunakan struktur jaringan syaraf tiruan, CNN mampu memberikan hasil yang luar biasa. Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  otomatis  deteksi  jenis  kendaraan  bermotor  dengan menggunakan  algoritma  CNN.  Hasil  penelitian  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik,  dengan  rata-rata presisi sebesar 97,00%, sensitivitas/ recall sebesar 97,60%, spesifisitas sebesar 97,59%, dan akurasi sebesar 97,30%.
Kata Kunci: Deep Learning , Jaringan Syaraf Tiruan, Lalu - lintas, Machine Learning , Pengolahan Citra Digital
Abstract:  Motor  vehicle  type  detection  plays  a  central  role  in  traffic  management,  law  enforcement, security, and smart transportation systems. With its extraordinary ability to accurately detect and classify vehicles,  authorities  can  efficiently  optimize  traffic  signal  timing,  lane  management,  and  traffic  flow. Vehicle type detection also  supports enforcing  traffic regulations and verifying  vehicle compliance  with certain restrictions, including  shared vehicle lanes, tolls, and parking  regulations. On the security side, this technology plays a crucial role in identifying suspicious vehicles, preventing threats, and increasing safety in sensitive areas. One popular approach to support automatic motor vehicle-type detection systems is deep learning algorithms, especially Convolutional Neural Networks (CNN). With its ability to recognize patterns  and  features  in-vehicle  images  using  an  artificial  neural  network  structure,  CNN  can  provide extraordinary results. This research aims to develop an automatic system for detecting motor vehicle types using the CNN algorithm. The research results showed excellent performance, with an average precision of 97.00%, sensitivity/recall of 97.60%, specificity of 97.59%, and accuracy of 97.30%.
Keywords:  Artificial  Neural  Networks,  Deep  Learning,  Digital  Image  Processing,  Machine  Learning, Traffic

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi  jenis  kendaraan  melibatkan  identifikasi  dan  klasifikasi  kendaraan  berdasarkan  berbagai karakteristik dan fitur. Proses ini sangat penting untuk beberapa tujuan, termasuk pengaturan lalu lintas, penegakan hukum, keamanan, dan sistem transportasi pintar. Salah satu aplikasi utama deteksi jenis kendaraan adalah dalam
pengelolaan  lalu  lintas  [1],  [2].  Dengan  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  kendaraan  dengan  akurat,  pihak berwenang lalu lintas dapat mengumpulkan data berharga tentang pola lalu lintas, volume, dan tingkat kemacetan. Informasi ini membantu dalam mengoptimalkan waktu sinyal lalu lintas, pengelolaan jalur, dan aliran lalu lintas secara keseluruhan. Dengan memahami jenis kendaraan di jalan, pihak berwenang juga dapat merencanakan dan menerapkan langkah-langkah yang sesuai untuk kelas kendaraan tertentu, seperti jalur khusus untuk bus atau rute khusus untuk truk berat [3].
Instansi penegak hukum menggunakan deteksi jenis kendaraan untuk menegakkan peraturan lalu lintas dan memastikan  kepatuhannya.  Dengan  mengidentifikasi  tipe  kendaraan  secara  otomatis,  pihak  berwenang  dapat memverifikasi apakah kendaraan tersebut mematuhi batasan atau persyaratan tertentu. Misalnya, beberapa jalan mungkin memiliki batasan berat atau tinggi untuk kendaraan yang lebih besar, dan sistem deteksi dapat memberi peringatan jika terjadi pelanggaran. Selain itu, deteksi jenis kendaraan membantu dalam menegakkan aturan terkait jalur  kendaraan  bersama  ( carpool  lanes ),  tol,  dan  peraturan  parkir  [4].  Dalam  hal  keamanan,  deteksi  jenis kendaraan memainkan peran penting dalam memantau dan melindungi ruang publik. Dengan menggunakan sistem pengawasan  yang  dilengkapi  dengan  kemampuan  deteksi  jenis  kendaraan,  petugas  keamanan  dapat mengidentifikasi  kendaraan  yang  mencurigakan  atau  tidak  diizinkan.  Hal  ini  membantu  mencegah  potensi ancaman keamanan, mengelola kontrol akses, dan meningkatkan keselamatan secara keseluruhan di area sensitif seperti  bandara,  fasilitas  pemerintah,  dan  zona  keamanan  tinggi  [5].  Dengan  kata  lain,  deteksi  jenis  kendaraan memainkan peran sentral dalam menciptakan sistem transportasi yang efisien, aman, dan terkelola dengan baik.
Selain itu, deteksi jenis kendaraan mendukung berbagai aplikasi komersial. Perusahaan pengiriman dapat memanfaatkan  deteksi  yang  akurat  untuk  melacak  dan  mengelola  armada  mereka  dengan  efisien.  Misalnya, mereka dapat menggunakan deteksi jenis kendaraan untuk memastikan bahwa kendaraan yang sesuai ditugaskan untuk  tugas  pengiriman  tertentu  berdasarkan  kapasitas  muatan  atau  ukurannya.  Perusahaan  asuransi  juga dapat memanfaatkan teknologi ini untuk menentukan premi yang sesuai berdasarkan jenis kendaraan yang diasuransikan [6].
Deteksi kendaraan bermotor dapat dilakukan dengan cara mempelajari dan mengenali pola dan fitur pada citra kendaraan dimana hal ini dapat dilakukan dengan berbagai macam algoritma Deep Learning [7], [8] termasuk salah satunya adalah Convolutional Neural Network (CNN) [9]. CNN adalah model pembelajaran deep learning yang  umumnya  digunakan  untuk  pengenalan  gambar  dan  visi  komputer.  Struktur  CNN  terdiri  dari  lapisan konvolusi untuk mendeteksi fitur visual, lapisan pooling untuk menurunkan ukuran peta fitur, fungsi aktivasi untuk memperkenalkan non-linearitas, dan lapisan terhubung sepenuhnya untuk klasifikasi atau regresi. Proses pelatihan menggunakan backpropagation , dimana model belajar dari data berlabel dengan memperbarui bobot dan biasnya. CNN juga dapat memanfaatkan model pra-pelatihan dan transfer learning untuk memperoleh representasi yang telah dipelajari sebelumnya [10], [11].
Penggunaan CNN telah mencapai tingkat keberhasilan yang sangat mengesankan. CNN telah membuktikan kemampuannya dalam mengenali objek dengan akurasi yang tinggi dalam membedakan kategori yang kompleks [9]. Beberapa contoh penelitian terbaru terkait dengan algoritma ini adalah penelitian oleh [12] yang membuktikan bahwa  dengan CNN  dapat  memperbaiki  akurasi  pengenalan  citra  bila  dibandingkan  dengan  metode  tradisional lainnya. Adapula penelitian lain yang dilakukan oleh  [13] dimana mereka memanfaatkan algoritma CNN untuk mengenali jenis makanan dari gambar, hasil yang didapatkan dari penelitian ini membuktikan bahwa algoritma tersebut dapat mengenali jenis makanan dengan sangat baik. Sedangkan penelitian lainnya dilakukan oleh  [14], dengan  fokus  pada  penggunaan  analisis  citra  berbasis  CNN  untuk  diagnosis  malaria,  melalui  proses  pelatihan menggunakan dataset citra darah yang berlabel. CNN dapat mengidentifikasi pola-pola yang terkait dengan infeksi malaria, hasilnya, sistem dapat mengenali dan membedakan antara sel darah normal dan sel darah yang terinfeksi parasit malaria dengan tingkat keberhasilan yang tinggi. Tentunya banyak penelitian lainnya pula yang tidak dapat disebutkan semua dalam penelitian ini.
Artikel  ini  menjelaskan  penelitian  tentang  pembuatan  dan  analisis  hasil  dari  sistem  yang  dibuat  untuk mengenali jenis kendaraan bermotor dengan memanfaatkan algoritma CNN. Artikel ini memberikan perspektif yang  lebih  luas  terkait  dengan  penelitian-penelitian  yang  serupa.  Selain  studi  kasus  dan  objek  penelitian  yang berbeda,  serta  parameter training proses  yang  pastinya  tidak  sama.  Ada  pula  beberpa  perbedaan  lain  seperti penelitian menggunakan metode pra-proses dengan histogram, berbeda dengan [13] yang melakukan klasifikasi tanpa proses.

## 2. METODOLOGI

## 2.1  Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset berupa citra kendaraan roda dua dan roda empat (Gambar 1). Jumlah citra dalam masing-masing kelompok adalah 500 citra, sehingga total dataset yang digunakan terdiri dari 1000 citra. Dalam proses tersebut, 90% dari total citra digunakan untuk pelatihan ( training ), sementara sisanya sebesar 10% digunakan sebagai data pengujian ( testing ).

## Gambar 1. Contoh Dataset Gambar yang Digunakan Dalam Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode validasi hold out [15]. Keuntungan dari metode ini karena metode ini relatif sederhana dan cepat untuk diimplementasikan sesuai dengan dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Dalam prosesnya, dataset penelitian dibagi menjadi sepuluh bagian secara acak. Dari kesepuluh bagian tersebut, sembilan bagian digunakan sebagai data pelatihan ( training ) dan satu bagian digunakan sebagai data pengujian ( testing ). Proses validasi dilakukan sepuluh kali dengan kombinasi yang berbeda antara kelompok data pelatihan dan  pengujian  pada  setiap  percobaan.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  evaluasi  model  yang dihasilkan  tidak  tergantung  pada  satu  pembagian  data  tertentu,  tetapi  mewakili  kinerja  secara  umum.  Dengan pendekatan  ini,  penelitian  dapat  menghasilkan  estimasi  yang  lebih  reliabel  tentang  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan kendaraan roda dua dan roda empat [15].

## 2.2  Pra-Proses
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  pra-pemrosesan,  di  mana  file-file  gambar  dalam dataset penelitian mulanya  diubah  menjadi  representasi  data  matriks.  Setelah  itu,  dilakukan  perhitungan  untuk  memperoleh histogram nilai citra tersebut. Histogram adalah metode untuk menghitung frekuensi relatif kemunculan intensitas piksel  dalam  sebuah  citra,  sehingga  diperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  distribusi  intensitas  piksel dalam citra-citra tersebut [16].
Secara matematis, nilai histogram sebuah citra dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
ℎ 𝑖 = 𝑛 𝑖 𝑛 , dengan 𝑖 = 0,1,2,3, . . . , 𝐿 − 1 (1)
Di sini, ℎ 𝑖 adalah nilai frekuensi kemunculan relatif dari derajat keabuan 𝑖 , sedangkan 𝑛 𝑖 mewakili jumlah piksel dalam citra yang memiliki derajat keabuan 𝑖 . 𝑛 adalah total jumlah piksel dalam citra, dan 𝐿 adalah jumlah nilai yang mungkin untuk derajat keabuan [17].

## 2.3  Proses Identifikasi
Terdapat dua tahap penting dalam proses pengenalan dengan menggunakan algoritma CNN, yaitu training dan testing. Training atau  pelatihan  dilakukan  untuk  melatih  model  CNN  dengan  tujuan  agar  model  dapat mempelajari pola dan fitur-fitur yang relevan dalam gambar kendaraan. Sedangkan proses testing atau uji coba hasil dilakukan dengan memprediksi gambar kendaraan baru. Proses ini melibatkan penerapan gambar ke model CNN untuk mendapatkan prediksi jenis kendaraan yang tepat berdasarkan fitur-fitur yang telah dipelajari selama pelatihan.
Proses  pelatihan  model  CNN  melibatkan  penyesuaian  parameter  dan  penyusunan  lapisan-lapisan  CNN untuk memungkinkan model dapat mempelajari pola dan fitur-fitur yang relevan dari gambar kendaraan. Hal ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kemampuan  model  dalam  mengenali  dan  membedakan  jenis kendaraan bermotor.
Langkah pertama dari proses algoritma ini ialah menentukan parameter model CNN yang tepat. Parameter ini  meliputi  ukuran  filter,  jumlah  filter,  langkah  ( stride )  konvolusi,  dan  metode  pengisian  ( padding )  yang digunakan.  Dalam  domain  matematika,  konvolusi  merupakan  operasi  yang  melibatkan  dua  fungsi 𝑓 dan 𝑔 , menghasilkan sebuah fungsi ketiga ℎ. Terdapat dua jenis utama konvolusi, yakni konvolusi kontinu dan konvolusi diskrit. Dalam konteks pengolahan citra, konsep ini diterapkan dalam domain spasial, sehingga digunakan jenis konvolusi diskrit [18]. Secara umum, operasi ini dapat didefinisikan sebagai berikut:
(𝑥, 𝑦) = (𝑓 ∗ 𝑔)(𝑥, 𝑦)   = ∑ ∑ 𝑓(𝑎, 𝑏)𝑔(𝑥 − 𝑎, 𝑦 − 𝑏)
∞ 𝑏=−∞ ∞
𝑎=−∞ (2)
Fungsi 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 ) merupakan fungsi dari representasi sebuah citra, sementara fungsi 𝑔(𝑥, 𝑦) merupakan kernel konvolusi atau filter penapis. Selanjutnya, Kernel 𝑔 ( 𝑥 , 𝑦 ) merupakan jendela yang digerakkan secara berulang pada sinyal input 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 ). Dalam proses ini, hasil konvolusi yang diwakili oleh keluaran fungsi ℎ( 𝑥 ) diperoleh dengan melakukan perkalian antara kedua fungsi pada setiap titik dengan kata lain fungsi h(x,y) merupakan fungsi hasil dari perkalian feature objek data. Karena citra memiliki ukuran terbatas 𝑀 × 𝑁 dan kernel memiliki ukuran 𝑚 × 𝑛 , maka operasi konvolusi pada Persamaan (2) dijelaskan dengan cara berikut Persamaan (3):
(𝑓 ∗ 𝑔)(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ 𝑓(𝑎, 𝑏)𝑔(𝑥 − 𝑎, 𝑦 − 𝑏) 𝑦+ℎ 𝑏=𝑦−𝑤 𝑥+ℎ 𝑎=𝑥−ℎ (3)
Langkah  berikutnya  adalah  penyesuaian  parameter,  dimana  langkah  ini  memungkinkan  model  untuk menangkap  fitur-fitur  dengan  skala  yang  berbeda  dan  memperoleh  representasi  yang  lebih  baik  dari  gambar kendaraan. Selanjutnya, lapisan-lapisan CNN disusun dengan benar. Lapisan konvolusi pertama digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur dasar seperti tepi dan garis. Lapisan konvolusi berikutnya dilakukan untuk menangkap fitur-fitur  yang  semakin  kompleks  dan  abstrak.  Pada  akhirnya,  lapisan fully  connected digunakan  untuk menghubungkan  hasil  pengolahan  dari  lapisan  konvolusi  dengan  kelas-kelas  kendaraan  bermotor  yang  ingin diidentifikasi [19], [20] sebagai gambaran arsitektur dari algoritma CNN dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Arsitektur Algoritma CNN [21]
Selama  proses  pelatihan,  model  CNN  diberikan  data  pelatihan  yang  telah  diketahui  kelasnya.  Model  ini kemudian  melakukan  pengolahan  data  dengan  melalui  lapisan-lapisan  CNN  dan  menghasilkan  prediksi  awal. Perbedaan antara prediksi awal dengan label yang diketahui digunakan untuk menghitung kesalahan ( loss ) yang merupakan indikator sejauh mana model "salah" dalam memprediksi kelas kendaraan. Tujuan dari pelatihan adalah untuk  meminimalkan  kesalahan  tersebut  dengan  mengoptimalkan  parameter  model  menggunakan  algoritma optimisasi seperti Stochastic Gradient Descent (SGD) [22]. Proses algoritma SGD adalah mencari nilai 𝜃 yang dapat meminimalkan fungsi 𝐽(𝜃). Untuk menginisialisasi nilai awal 𝜃 , digunakan algoritma pencarian dan pada setiap langkah, nilai 𝜃 diperbarui secara berulang hingga titik minimum atau nilai 𝐽 yang paling rendah ditemukan. Proses  pembaruan  nilai 𝜃 dalam  setiap  langkah  menggunakan  Persamaan  (4).  Pembaruan  dilakukan  secara
bersamaan untuk semua nilai j = 0, ..., 𝑛 . Parameter 𝛼 adalah learning rate yang mengatur sejauh mana pembaruan nilai  dilakukan.  Persamaan  nilai 𝐽(𝜃) dapat ditemukan  dalam  Persamaan  (5),  dimana  L  adalah  fungsi  kerugian yang  digunakan  pada  data  pelatihan (𝑥 1 , 𝑦 1 ), … (𝑥 𝑛 , 𝑦 𝑥 ) dan 𝑅 adalah  regularisasi  atau  hukuman  terhadap kompleksitas model [23].
𝜃𝑗 = 𝜃𝑗 − 𝛼 𝜕𝑦 𝜕𝑥 𝐽𝜃 (4)
𝐽(𝜃) = 1 𝑛 ∑ 𝐿 (𝑦 𝑖, 𝑓(𝑥)) + 𝛼𝑅(𝑊) 𝑛 𝑖=1 (5)
Proses pelatihan ini dilakukan dengan menggunakan data pelatihan berulang kali (biasanya dalam beberapa epoch ) untuk memberikan kesempatan kepada model untuk belajar dari data dengan iterasi yang berulang. Selama setiap  iterasi,  parameter  model  diperbarui  dengan  menggunakan  algoritma  optimisasi  yang  diatur  sebelumnya. Dalam setiap iterasi, model secara bertahap memperbaiki kemampuannya dalam mengenali dan membedakan jenis kendaraan bermotor yang berbeda [20]. Secara keseluruhan, proses pelatihan model CNN melibatkan penyesuaian parameter dan penyusunan lapisan-lapisan CNN, diikuti dengan penggunaan data pelatihan untuk mengoptimalkan model agar dapat mempelajari pola dan fitur-fitur yang relevan dari gambar kendaraan. Hal ini memungkinkan model untuk memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengenali dan membedakan jenis kendaraan bermotor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  sejumlah  uji  coba  telah  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  klasifikasi kendaraan  bermotor  yang  dikembangkan.  Evaluasi  tersebut  melibatkan  penghitungan  nilai  akurasi,  presisi, spesifisitas, dan recall , yang bertujuan untuk menentukan sejauh mana sistem mampu mengenali dan membedakan citra input sebagai kendaraan beroda dua atau beroda empat. Nilai akurasi menggambarkan sejauh mana sistem dapat secara benar mengklasifikasikan citra input , dengan membandingkan hasil klasifikasi yang diberikan oleh sistem  dengan  kebenaran  yang  sebenarnya.  Presisi  mengukur  tingkat  ketepatan  sistem  dalam  mengidentifikasi citra input sebagai kendaraan beroda dua atau beroda empat. Spesifisitas, di sisi lain, mengindikasikan seberapa baik sistem dalam mengenali citra kendaraan yang sebenarnya beroda dua dan memperoleh hasil klasifikasi yang benar. Recall , atau juga dikenal sebagai sensitivitas, mengukur kemampuan sistem dalam mengidentifikasi citra kendaraan beroda empat dan mengklasifikasikannya secara tepat [24].
Gambar 3 merupakan antarmuka pengguna yang telah dirancang dan dikembangkan dalam penelitian ini. Antarmuka  pengguna  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  mengoperasikan  sistem  klasifikasi kendaraan bermotor, dan melibatkan elemen-elemen seperti input citra, tombol pengoperasian, dan tampilan hasil klasifikasi yang disajikan kepada pengguna.
Gambar 3. User Interface Sistem
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  CNN yang digunakan  memiliki  kinerja  yang  baik dalam mendeteksi  jenis  kendaraan  bermotor.  Dari  hasil  terssebut,  terdapat  beberapa  karakteristik  penting  yang menunjukkan kinerja algoritma CNN dalam deteksi jenis kendaraan bermotor, diantaranya:
➢ Konsistensi Kinerja: Dalam semua uji coba yang dilakukan, terlihat bahwa algoritma CNN memberikan hasil yang  konsisten  dan  stabil.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  yang  relatif  serupa  untuk  setiap  metrik  evaluasi (sensitivitas, spesifisitas, presisi, dan akurasi) antara uji coba yang berbeda. Misalnya, rata-rata sensitivitas sebesar 97,00%, rata-rata spesifisitas sebesar 97,60%, rata-rata presisi sebesar 97,59%, dan rata-rata akurasi sebesar  97,30%.  Konsistensi  kinerja  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  memiliki  kemampuan  yang  stabil dalam mengenali kendaraan bermotor dengan akurasi tinggi.
➢ Sensitivitas  yang  Tinggi:  Sensitivitas  atau  pemanggilan  kembali  menunjukkan  persentase  kendaraan bermotor yang berhasil dideteksi dengan benar dari keseluruhan kendaraan yang ada pada gambar. Dalam data tersebut, rata-rata sensitivitas mencapai 97,00%. Angka ini menunjukkan bahwa algoritma CNN jarang mengabaikan  kendaraan  yang  sebenarnya  ada  pada  gambar,  sehingga  mampu  mendeteksi  sebagian  besar kendaraan yang hadir.
➢ Spesifisitas  yang  Tinggi:  Spesifisitas  mengukur  persentase  objek  yang  bukan  kendaraan  yang  berhasil diabaikan dengan benar dari keseluruhan objek yang sebenarnya bukan kendaraan pada gambar. Dalam data tersebut, rata-rata spesifisitas mencapai 97,60%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan objek yang bukan kendaraan sebagai bukan kendaraan, sehingga jarang memberikan kesalahan dengan menganggap objek lain sebagai kendaraan.
➢ Presisi yang Tinggi: Presisi mengindikasikan persentase kendaraan yang berhasil dideteksi dengan benar dari keseluruhan  objek  yang  terdeteksi  sebagai  kendaraan  pada  gambar.  Dalam  data  tersebut,  rata-rata  presisi mencapai 97,59%. Angka ini menunjukkan bahwa sebagian besar kendaraan yang terdeteksi oleh algoritma memang merupakan kendaraan yang sebenarnya ada pada gambar. Algoritma cenderung memberikan sedikit false positif, yaitu mengklasifikasikan objek lain sebagai kendaraan.
➢ Akurasi  yang  Tinggi:  Akurasi  mencerminkan  tingkat  keberhasilan  keseluruhan  algoritma  dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan bermotor pada gambar. Dalam data tersebut, rata-rata akurasi mencapai 97,30%.
Karakteristik data tersebut menunjukkan bahwa algoritma CNN yang digunakan dalam penelitian memiliki kinerja yang konsisten dan efektif dalam deteksi jenis kendaraan bermotor. Tabel 1 berikut ini menunjukkan rata- rata kinerja sistem berdasarkan hasil penelitian tiap uji coba dengan pendekatan hold-out validation.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Penelitian
Uji ke Sensitivitas/ Recall Spesifisitas Presisi Akurasi 1 100,00% 96,00% 96,15% 98,00% 2 100,00% 94,00% 94,34% 97,00% 3 96,00% 100,00% 100,00% 98,00% 4 98,00% 98,00% 98,00% 98,00% 5 98,00% 100,00% 100,00% 99,00% 6 98,00% 96,00% 96,08% 97,00% 7 96,00% 98,00% 97,96% 97,00% 8 98,00% 94,00% 94,23% 96,00% 9 92,00% 100,00% 100,00% 96,00% 10 94,00% 100,00% 100,00% 97,00% Rata-rata 97,00% 97,60% 97,59% 97,30%
Untuk memberikan pemahaman yang lebih mudah, berikut adalah gambaran visual dari perbandingan hasil penelitian yang diterjemahkan dari Tabel 1.

## Gambar 4. Perbandingan Hasil Uji Coba

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengeksplorasi  penggunaan  algoritma  CNN  untuk  mengklasifikasikan  jenis  kendaraan berdasarkan citra. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari citra kendaraan roda dua dan roda empat. Metode validasi hold-out digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CNN memiliki kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi kendaraan bermotor. Algoritma ini menunjukkan konsistensi dan kestabilan dalam mengklasifikasikan citra kendaraan. Sensitivitas yang tinggi dari algoritma  ini  memungkinkan  deteksi  yang  akurat  terhadap  gambar  kendaraan.  Sementara  itu,  spesifisitas  yang tinggi memungkinkan algoritma ini untuk mengklasifikasikan dengan benar objek-objek bukan kendaraan. Selain itu, algoritma CNN juga memiliki presisi yang tinggi dalam mengidentifikasi kendaraan yang sebenarnya ada pada gambar. Hal ini ditunjukkan oleh tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan bermotor.
Dengan demikian, penelitian ini memberikan bukti bahwa penggunaan algoritma CNN dapat meningkatkan sistem klasifikasi kendaraan bermotor secara efektif. Dalam konteks pengembangan sistem klasifikasi kendaraan bermotor, penelitian ini memiliki dampak yang signifikan. Algoritma CNN yang telah dievaluasi dan divalidasi dengan baik mampu mengenali dan membedakan kendaraan roda dua dan roda empat dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini dapat memiliki implikasi penting dalam berbagai aplikasi, termasuk sistem keamanan kendaraan, pemantauan lalu lintas, atau pengembangan teknologi otonom kendaraan. Dengan kemampuan mengidentifikasi jenis  kendaraan  secara  otomatis  berdasarkan  citra,  sistem  yang  diperkuat  dengan  algoritma  CNN  ini  dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efisiensi dan keamanan di sektor transportasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Fauzi et  al. , Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  di  Berbagai  Sektor  Pada  Masa  Society  5.0 .  PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[2] Y. Tang, C. Zhang, R. Gu, P. Li, and B. Yang, “Vehicle detection and recognition for intelligent traffic surveillance system,” Multimed Tools Appl , vol. 76, pp. 5817–5832, 2017.
[3] L. Suhao, L. Jinzhao, L. Guoquan, B. Tong, W. Huiqian, and P. Yu, “Vehicle type detection based on deep learning in traffic scene,” Procedia Comput Sci , vol. 131, pp. 564–572, 2018.
[4] Z. Wang, J. Zhan, C. Duan, X. Guan, P. Lu, and K. Yang, “A Review of Vehicle Detection Techniques for Intelligent  Vehicles,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst , pp. 1–21, 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3128968.
[5] R.  Ravish,  S.  Rangaswamy,  and  K.  Char,  “Intelligent  traffic  violation  detection,”  in 2021  2nd  Global Conference for Advancement in Technology (GCAT) , IEEE, 2021, pp. 1–7.
88.00% 90.00% 92.00% 94.00% 96.00% 98.00% 100.00% 102.00% P res en tas i H as il Uji Coba Ke Hasil Uji Coba Sensitivitas/ Recall Spesifisitas Presisi Akurasi
[6] H.  Canton,  “Economic  Commission  for  Europe—UNECE,”  in The  Europa  Directory  of  International Organizations 2021 , Routledge, 2021, pp. 132–136.
[7] A. Gholamhosseinian and J. Seitz, “Vehicle Classification in Intelligent Transport Systems: An Overview, Methods and Software Perspective,” IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems , vol. 2, pp. 173–194, 2021.
[8] H. Nguyen, L. Kieu, T. Wen, and C. Cai, “Deep learning methods in transportation domain: a review,” IET Intelligent Transport Systems , vol. 12, no. 9, pp. 998–1004, 2018.
[9] M.  Manana,  C.  Tu,  and  P.  A.  Owolawi,  “A  survey  on  vehicle  detection  based  on  convolution  neural networks,” in 2017 3rd IEEE international conference on computer and communications (ICCC) , IEEE, 2017, pp. 1751–1755.
[10] F. Chollet, Deep learning with Python . Simon and Schuster, 2021.
[11] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning . MIT press, 2016.
[12] G.  Lou  and  H.  Shi,  “Face  image  recognition  based  on  convolutional  neural  network,” China Communications , vol. 17, no. 2, pp. 117–124, 2020, doi: 10.23919/JCC.2020.02.010.
[13] Y.  Lu,  “Food  image  recognition  by  using  convolutional  neural  networks  (cnns),” arXiv  preprint arXiv:1612.00983 , 2016.
[14] Z. Liang et al. , “CNN-based image analysis for malaria diagnosis,” in 2016 IEEE international conference on bioinformatics and biomedicine (BIBM) , IEEE, 2016, pp. 493–496.
[15] R.  M.  Oxford  and  L.  G.  Daniel,  “Basic  Cross-Validation:  Using  the"  Holdout"  Method  To  Assess  the Generalizability of Results.,” Research in the Schools , vol. 8, no. 1, pp. 83–89, 2001.
[16] Y. N. Nabuasa, “Pengolahan Citra Digital Perbandingan Metode Histogram Equalization Dan Spesification Pada Citra Abu-Abu,” JI Komputer, UN Cendana, C. Digital, and E. Histogram , vol. 7, no. 1, pp. 87–95, 2019.
[17] M. Athoillah, “Klasifikasi Kendaraan Bermotor Dengan Multi Kernel Support Vector Machine,” Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika , vol. 8, no. 1 SE-, pp. 1–8, Jun. 2018, doi: 10.36456/buanamatematika.v8i1:.1515.
[18] M.  Zufar  and  B.  Setiyono,  “Convolutional  neural  networks  untuk  pengenalan  wajah  secara  real-time,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 5, no. 2, p. 128862, 2016.
[19] K.  O’Shea  and  R.  Nash,  “An  introduction  to  convolutional  neural  networks,” arXiv  preprint arXiv:1511.08458 , 2015.
[20] S. Albawi, T. A. Mohammed, and S. Al-Zawi, “Understanding of a convolutional neural network,” in 2017 international conference on engineering and technology (ICET) , Ieee, 2017, pp. 1–6.
[21] J. Mlyahilu, Y. Kim, and J. Kim, “Classification of 3D Film Patterns with Deep Learning,” Journal  of Computer and Communications , vol. 07, pp. 158–165, Jan. 2019, doi: 10.4236/jcc.2019.712015.
[22] J. Wu, “Introduction to convolutional neural networks,” National Key Lab for Novel Software Technology. Nanjing University. China , vol. 5, no. 23, p. 495, 2017.
[23] F. T. Admojo and Y. I. Sulistya, “Analisis performa algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) dalam mengklasifikasi tahu berformalin,” Indonesian Journal of Data and Science , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[24] A.  Baratloo,  M.  Hosseini,  A.  Negida,  and  G.  el  Ashal,  “Part  1:  Simple  Definition  and  Calculation  of Accuracy, Sensitivity and Specificity,” Emerg (Tehran) , vol. 3, no. 2, pp. 48–49, 2015.