MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 7 | No.  1 | Halaman 21 - 36
Juni 2022
Deteksi Objek Kereta Api menggunakan Metode Faster R-CNN dengan Arsitektur VGG 16

## JASMAN PARDEDE, HENDRI HARDIANSAH
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email : jasman@itenas.ac.id
Received 1 November 2021 | Revised 13 Februari 2022 | Accepted 3 April 2022

## ABSTRAK
Kereta  merupakan  sebuah  alat  transportasi  umum  yang  sering  digunakan  oleh masyarakat untuk berpergian dari kota asal ke kota tujuan. Mereka membutuhkan akan  sarana  transportasi  umum  untuk  mempermudah  aktifitas  mereka.  Namun kecelakaan  di  persimpangan  jalan  raya  yang  terlintasi  oleh  kereta  api  memiliki angka yang cukup besar akibat kelalaian dari petugas untuk menutup palang pintu kereta api. Maka dari itu penelitian ini dibuat agar mengetahui keberadaan kereta api berdasarkan jarak dan tingkat cahayanya dari siang sampai malam hari. Sistem dibangun  menggunakan  metode  Faster  RCNN  dengan  model  arsitektur  VGG16 untuk  mengetahui  keberadaan  objek  kereta  api  antara  lokomotif  dan  gerbong berdasarkan tingkat cahaya dan jarak terhadap objek. Setelah dilakukan pengujian dengan  jarak  paling  dekat  ±2  meter  sampai  ±250  meter,  diperoleh  rata-rata akurasi  untuk  lokomotif  sebesar  79,09%,  dan  akurasi  untuk  gerbong  sebesar 97,05%. Sistem memperoleh keakurasian deteksi terhadap objek rata-rata akurasi deteksi  objek  lokomotif  sebesar  86,40%,  dan  rata-rata  akurasi  deteksi  objek gerbong sebesar 97,23%.

## Kata kunci: Deteksi Objek, Faster RCNN, VGG, Kereta Api, Jarak, Lux

## ABSTRACT
Railway is a public transportation that is often used by the public to travel from the home town to the destination city. They need public transportation to facilitate their activities. But accidents at the intersection of the highway crossed by the train has a considerable number due to the negligence of the officer to close the railway stopbars. Therefore, this study was made to know the existence of trains based on their distance and light level from day to night. The system was built using the Faster RCNN method with the VGG16 architectural model to determine the existence of railway objects between locomotives and carriages based on the level of light and distance to the object. After testing with the closest distance of ±2  meters  to  ±250  meters,  obtained  an  average  accuracy  for  locomotives  of 79.09%, and accuracy for carriages of 97.05%. The system obtained accuracy of detection of objects with an average detection accuracy of locomotive objects of 86.40%, and an average detection accuracy of car objects of 97.23%.
Keywords: Object Detection, Faster RCNN, VGG, Railway, Distance, Lux

## 1. PENDAHULUAN
Kereta  api  adalah  sebuah  alat  transportasi  yang  berjalan  di  atas  rel  yang  terbuat  dari serangkaian  gerbong  yang  ditarik  oleh  lokomotif  atau  bagian  paling  depan  dari  rangkaian kereta api yang terdapat mesin penggerak untuk menarik gerbong (KBBI, 2020). Sehingga mempermudah untuk manusia untuk melakukan perjalanan jarak jauh dengan lebih cepat dan lebih efektif.
Kereta  api  terkadang  melewati  suatu  persimpangan  jalan  padat  kendaraan  yang memungkinkan kecelakaan terjadi ketika melewati persimpangan jalan tersebut. PT Kereta Api Indonesia  (KAI)  mencatat,  selama  tahun  2019  telah  terjadi  260  kali  kecelakaan  yang mengakibatkan  76  nyawa  melayang  pada  perlintasan  kereta api  (KA)  sebidang.  Lalu  tahun sebelumnya,  terjadi  395  kecelakaan  yang  menyebabkan  245  orang  luka  berat  sampai meninggal dunia. Total selama dua tahun telah terjadi 655 kecelakaan (Tempo, 2019).
Palang  pintu  perlintasan  kereta  api  merupakan  salah  satu  pengamanan  utama  dalam mencegah  terjadinya  kecelakaan  kereta  api  saat  melewati  persimpangan  jalan  raya. Kecelakaan terbesar adalah telatnya ditutup palang pintu kereta api yang mengakibatkan mobil pengangkut BBM milik PT Pertamina menerobos masuk dan terjadi kecelakaan antara mobil pengangkut BBM dan kereta api yang menyebabkan penutupan jalan di Bintaro (Liputan 6, 2013).
Deteksi objek diharapkan mampu membantu meminimalisir angka kecelakaan yang terjadi di persimpangan jalan akibat kelalaian dari petugas palang pintu, dimana deteksi objek memiliki suatu  tugas  yang  sangat  penting  dalam  sebuah  pengolahan  citra digital.  Deteksi  objek berhubungan dengan penentuan identitas sebuah objek yang sedang diamati dalam sebuah citra dari sekumpulan tanda yang sudah diketahui (Khurana, dkk, 2013).
Faster R-CNN merupakan metode deteksi objek pengembangan dari CNN dan Faster R-CNN terdiri dari dua modul, modul pertama adalah deep fully convolutional network yang menjadi region proposer, dan modul kedua adalah detektor  Fast R-CNN yang menggunakan region proposed.  Seluruh  sistem  adalah  satu  jaringan terpadu  untuk  deteksi  objek. Menggunakan terminologi jaringan neural yang baru-baru ini populer dengan mekanisme 'attention', modul RPN memberi tahu modul Fast R-CNN kemana harus mencari, kami memperkenalkan desain dan properti jaringan untuk region proposer (K. Srijakkot, 2019).
Convolutional Neural Network (CNN) dirancang untuk memproses suatu data yang ada dalam bentuk banyak array, contohnya gambar warna yang terdiri dari 2D array yang mengandung piksel dalam tiga macam warna yaitu Red, Green, dan Blue. Ada berbagai  macam bentuk CNN adalah 1D untuk sinyal dan urutan biasanya digunakan untuk bahasa,  2D untuk gambar atau suara; dan 3D untuk video atau gambar volumetric (Y. Lecun, 2015).
Perkembangan Arsitektur CNN melaju dipengaruhi kompetisi ILSVRC ( ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) yang diselenggarakan setiap tahunnya oleh ImageNet yang menjadi  standar  dalam  benchmark  object  Recognition.  Pada  kompetisi  tersebut  dilakukan evaluasi terhadap tingkat error dari suatu algoritma CNN dalam melakukan deteksi objek dan klasifikasi  citra  dalam  skala  yang  besar.  Pemenang  kompetisi  pada  tahun  2012  dengan arsitektur CNN bernama AlexNet memiliki tingkat error sebesar 16,4%. Kemudian pemenang tahun 2013 dengan kode Clarifai dapat mengurangi tingkat error hingga sebesar 11,7%. Pada tahun 2014 terdapat 2 pemenang yang memiliki tingkat error dibawah 10% yaitu arsitektur VGG  dengan  jumlah  penggunaan  layer  sebanyak  19  layer  berhasil  menurunkan  nilai  error hingga 7,3% dan arsitektur GoogLeNet dengan 22 layer menurunkan kembali nilai error hingga
6,7%.  Pemenang  kompetisi  pada  tahun  2015  dengan  arsitektur  ResNet  dari  Microsoft meningkatkan penggunaan layer hingga 152 layer yang berhasil menurunkan nilai error hingga 3,57%. Arsitektur DenseNet tingkat error sebesar 5,17%. Meskipun mendapatkan nilai error 3,57% akan tetapi layer yang digunakan pada arsitektur ResNet sebanyak 152 layer, maka operasi  komputasi  yang  diperlukan  meningkat  lebih  tinggi  dari  sebelumnya.  Sehingga arsitektur  GoogLeNet  dapat  menjadi  arsitektur  pilihan  untuk  melakukan  pengenalan  objek dengan akurasi tinggi akan tetapi tidak membutuhkan operasi komputasi yang terlalu tinggi seperti arsitektur ResNet (Russakovsky, dkk. 2015).
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  menggunakan  metode Faster  RCNN dengan arsitektur VGG16 pada objek manusia dengan jarak 3 meter hingga 8 meter dengan rata rata akurasi sebesar 0.8613 untuk akurasi deteksi objek manusia (K. Srijakkot, 2019). Metode deep learning yang digunakan pada penelitian yang lain sudah menunjukan performa yang baik dalam melakakukan deteksi. Maka dari itu pada penelitian ini mencoba melakukan penelitian  akan  performa  akurasi  dari  metode Faster  RCNN  terkait  perbedaan  tingkatan intesitas cahaya yang gunakan untuk pendeteksian dan juga jarak dari terdekat hingga terjauh akan deteksi objek itu sendiri.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian kali ini, input citra diolah terlebih dahulu untuk mendapatkan file . xml yang didapat dari pelabelan menggunakan aplikasi Imglabel. Data train terdiri dari citra itu sendiri dan juga file . xml yang nantinya akan digunakan untuk ke tahap pre-processing dan tahapan training untuk mendapatkan model .h5 dengan arsitektur VGG16 untuk membandingkan hasil training dan testing, proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada  proses  deteksi  citra  lokomotif  dan  citra  gerbong,  citra  input  akan  di  deteksi  dengan menggunakan Pre-trained Model VGG16 yang sudah terlatih sebelumnya lalu region proposal network  berperan  sebagai  proposer  letak  objek  dengan  menghitung  antara  irisan  dan gabungan antara anchor dan ground truth box kemudian di fully connected layer di RoI Pooling untuk digunakan sebagai external proposer pada tahapan pengujian atau saat menggunakan data test untuk melakukan bounding box dan klasifikasi objek selanjutnya.

## 2.1.  Deteksi Objek
Deteksi objek adalah teknik visi komputer untuk menemukan lokasi objek dalam gambar atau video. Algoritme deteksi objek biasanya memanfaatkan machine learning atau deep learning untuk menghasilkan hasil yang bermakna. Saat manusia melihat gambar atau video, kita dapat mengenali  dan  menemukan  objek  yang  menarik  dalam  sekejap.  Tujuan  dari  deteksi  objek adalah untuk mereplikasi kecerdasan ini menggunakan komputer (Mathwork, 2020).

## 2.2. Faster R CNN
Faster-RCNN  adalah  sistem  deteksi  objek  terdiri  dari  dua  modul.  Modul  pertama  adalah Regional Convolutional Neural Network, dan modul kedua adalah detektor Fast Region-based Convolutional Neural Network yang menggunakan wilayah yang diusulkan. Faster RCNN ini terdiri dari 5 bagian utama: deep convolutional network, Region Proposal Network, ROI Pooling Layer  dan  Fully  Connected  Layer,  bounding  box  regressor,  dan  classifier.  Melalui  region proposal networks dan deep fully convolutional, banyak objek yang diajukan untuk menjadi proposer,  lalu  dinormalisasi  melalui  ROI  Pooling  Layer.  Kemudian,  Fully  Connected  layer mengekstrak fitur yang baik untuk melakukan klasifikasi dan regresi tahapan tersebut dapat diilustrasikan  seperti  pada  Gambar  2.  Sebagian  besar proposer  tidak  selalu  sesuai  dengan objek target dan regulator mencoba untuk menemukan yang paling sesuai. Namun, klasifikasi dilakukan  pada  proposal  dan  bukan  pada  yang  paling  sesuai.  Dalam  penggunaan  praktis, ukuran objek bermacam-macam: misalnya mobil, manusia, dan plat nomor. Jika ukuran objek target  bervariasi,  banyak  proposal  yang  berukuran  lebih  besar  sehingga  berisi  objek  kecil maupun objek besar. Dalam kasus ini, pengklasifikasi harus menangani tidak hanya variasi dari wilayah objek itu sendiri tetapi juga variasi dari wilayah luar objek. Ini tidak efisien untuk pengklasifikasi  dan  regressor  dan  menghasilkan  positif  palsu  dan  negatif  palsu  dalam pengujian (M. Roh, 2017).

## Gambar 2. Metode Faster RCNN
(Shaoqing Ren, 2016)

## 2.3. VGG16
VGGNet dikembangkan oleh Visual Geometry Group di Oxford University. Model ini menjuarai kontes ILSVRC sebagai 1st Runner-up Image Classification dan pemenang Image Localization pada tahun 2014 . Model VGGNet dirancang mengurangi kernel ukuran besar pada AlexNet 1x1  dan  5x5  diganti  dengan  beberapa  kernel  3x3  dengan  1 stride  yang  berguna  untuk mengekstrak fitur kompleks (Simonyan & Zisserman, 2015). Kemudian menggunakan max pooling 3x3 dengan 2 strides. Model ini sudah terlatih pada dataset besar gambar ImageNet dengan 1000 kelas yang berbeda. Berikut konfigurasi arsitektur VGG dijelaskan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Konfigurasi Arsitektur VGGNet Sumber : (Simonyan & Zisserman, 2015)
Pada  penelitian  ini  digunakan  arsitektur  VGG16  yang  di  dalamnya  terdapat  proses  5  blok konvolusi yang terdiri dari operasi konvolsi 3x3 menggunakan 1 stride dengan jenis padding same/zero padding lalu di aktivasi menggunakan RelU. Kemudian setiap selesai operasi blok konvolusional di reduksi menggunakan operasi maxpooling 2x2 dengan 2 stride dan diakhiri dengan 2 dense layer sebanyak 4096 node/neuron. Model VGG16 diilustrasikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur VGG 16 (Sumber : researchgate.net)

## 2.4. Intersection over Union
Intersection over Union (IoU) merupakan metode evaluasi untuk mengukur akurasi deteksi objek terhadap suatu dataset. IoU membutuhkan 2 area yang pertama intersect adalah area
ground-truth bounding box yang merupakan bounding box aktual dan area yang dideteksi dari model  yang  dibangun (Rosebrock,  A. 2016). Ilustrasi  persamaan  IoU  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Intersection over Union
(Sumber : PYImageSearch)

## 2.5. Region Proposal Network
Region Proposal Network digunakan untuk menghasilkan proposal dari input feature. Feature map berdimensi 512 diekstraksi oleh jaringan konvolusional dasar (ConvNet) yang mengambil seluruh gambar sebagai input. Feature map input digunakan sebagai input sliding window 3x3, setiap sliding window dipetakan ke vektor fitur 512 dimensi. Vektor fitur ini dimasukkan ke dalam dua lapisan yang terhubung ke fully-connected layers dilanjutkan box-regression layer dan box-classification. Dalam, konsep baru Anchor diusulkan. Sebuah anchor dipusatkan pada jendela geser 3 × 3, setiap sliding window yang memiliki sembilan anchor dengan kombinasi tiga skala [128 2, 256 2, 512 2] dan tiga rasio aspek [1: 1, 1: 2, 2: 1 ]. Lapisan klasifikasi kotak  memeriksa  apakah  sebuah  jangkar  positif  atau  tidak  dan  lapisan  kotak-regresi mengeluarkan koordinat dari kotak pembatas. Untuk melatih RPN, loss function didefinisikan sebagai berikut:
𝐿 = 1 𝑁 𝑑𝑠 ∑ 𝐿 𝑑𝑠 (𝑝, 𝑝 ∗) + 𝜆 1 𝑁 𝑟𝑒𝑔 ∑ 𝑝 ∗ 𝐿 𝑟𝑒𝑔 (𝑡, 𝑡 ∗) (1)
Dimana indeks dari Anchor dalam mini batch, p adalah kemungkinan proposal menjadi objek, p ∗ adalah label sebenarnya dari proposal (ketika proposal adalah objek, p ∗ = 1, jika tidak p ∗ = 0), t dan t ∗ adalah koordinat dari bounding box regression dan ground-truth masing-masing, N cls dan N reg adalah dua parameter normalisasi,
L cls adalah kerugian klasifikasi, itu adalah kerugian log selama dua kelas (objek dan bukan keberatan).
L reg adalah kerugian regresi, istilah p ∗ L reg berarti kerugian regresi diaktifkan hanya untuk anchor positif
𝑡 𝑥 = (𝑥 − 𝑥 𝑎 ) 𝑤 𝑎 𝑡 𝑦 = (𝑦 − 𝑦 𝑎 ) ℎ 𝑎 (2)
𝑡 𝑤 = log ( 𝑤 𝑤 𝑎 )     𝑡 ℎ = log ( ℎ ℎ 𝑎 ) (3)
𝑡 𝑥 ∗ = (𝑥 ∗ − 𝑥 𝑎 ) 𝑤 𝑎 𝑡 𝑦 ∗ = (𝑦 ∗ − 𝑦 𝑎 ) ℎ 𝑎 (4)
𝑡 𝑤 ∗ = log ( 𝑤 ∗ 𝑤 𝑎 )     𝑡 ℎ ∗ = log ( ℎ ∗ ℎ 𝑎 ) (5)
Untuk regresi kotak pembatas, parameter dari empat koordinat ditunjukkan pada Persamaan. (2). Dimana x dan y mewakili koordinat dari pusat kotak, w dan h mewakili berat dan tinggi dari  kotak  pembatas  masing-masing,  x,  xa,  dan  x ∗ untuk  kotak  yang  diprioritaskan,  kotak jangkar, dan ground-truth box masing-masing (demikian juga untuk y, w, h). Ini bisa berupa pemikiran bounding box regression dari kotak anchor ke kotak kebenaran dasar terdekat (H. Huang, 2019).
2.6. Region Of Interest Pooling Layer Lapisan pooling RoI menggunakan max pooling untuk mengkonversi fitur di dalam Region of Interest ke dalam feature maps dengan tingkat spasial tetap H × W (misalnya, 7 × 7), di mana H dan W adalah hiper-parameter lapisan sistem dari RoI tertentu. RoI adalah jendela persegi sistem ke dalam feature maps convolution. Setiap RoI didefinisikan oleh empat tuple (r, c, h, w) yang menentukan sudut kiri atasnya (r, c) dan tinggi dan lebarnya (h, w). Lapisan pooling RoI  menggunakan  max  pooling  untuk  mengonversi  fitur  di  dalam  wilayah  yang  valid  yang menarik menjadi peta fitur kecil dengan tingkat spasial tetap H × W (misalnya. , 7 × 7), di mana H dan W adalah hiper-parameter lapisan yang sistem dari RoI tertentu. Dalam makalah ini, RoI adalah jendela persegi sistem ke dalam peta fitur convolution. Setiap RoI didefinisikan oleh empat tuple (r, c, h, w) yang menentukan sudut kiri atasnya (r, c) dan tinggi dan lebarnya (h, w) (Girshick, R. 2015).

## 2.7. Bounding Box Regresor
Region  Based  CNN  dalam  langkah  ini,  setiap  ROI  diklasifikasikan  dan  kotaknya  diregressi menggunakan metode R-CNN cepat yang diusulkan dalam. Pertama, fitur dari CNN dipotong oleh  setiap  ROI,  dan  hanya  fitur  yang  dipotong  yang  dikumpulkan.  Kemudian,  fitur  yang dikumpulkan  melewati  beberapa  lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  dan  tersembunyi. Kemudian, untuk setiap ROI, skor probabilitas kelas dan kotak pembatas regresi dihitung dari lapisan yang sepenuhnya terhubung. Akhirnya, kami mengumpulkan kotak pembatas dengan skor. Selain itu, untuk setiap kelas, kami menggabungkan kotak pembatas yang dikumpulkan menggunakan penekanan non-maksimum untuk menghindari deteksi duplikat (Chungkeun Lee, 2016).

## 2.8. Classifier
Classifier  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  RoI  yang  sudah diidentifikasi pada RPN ke dalam kelas atau target yang sesuai. Teknik yang digunakan pada tahap ini adalah CNN.

## 2.3. Kereta Api
Menurut kamus besar Bahasa Indonesia arti kata kereta api adalah yang terdiri atas rangkaian gerbong  (kereta)  yang  ditarik  oleh  lokomotif,  dijalankan  dengan  tenaga  uap  (atau  listrik), berjalan  di  atas  rel  (rentangan  baja  dan  sebagainya),  digunakan  untuk  kendaraan  umum (KBBI, 2020).

## Gambar 5. Kereta Api
(Sumber : jabarnews)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Dataset
Pada  dataset  citra-citra  lokomotif  dan  gerbong  yang  didapat  dari  pengambilan  citra  secara langsung yang berlokasi di JPO (Jembatan Penyebrangan Orang) di jalan Kebon Jukut dan di Jembatan  jalan  Pasir  Kaliki  Bandung  menggunakan  kamera  dari  iPhone  6s  dengan  kamera utama 12 MP dan bukaan lensa f/2.2, menggunakan mode burst shot dan square mode. Hasil dari pengambilan citra dapat dilihat di Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Pengambilan Citra Dataset
Dataset kemudian di bagi menjadi data training dan testing sebanyak 70% citra training, dan 30% untuk citra testing. Setelah dataset dibagi menjadi citra training dan citra testing, citra training  diberi  label  menggunakan  labelImg,  menghasilkan  file  *.xml  untuk  pelabelan  citra training citra untuk digunakan pada proses training yang berguna sebagai untuk ground truth box untuk menghasilkan anchor pada proses training dan di konfolusi. Training sitem dalam mendeteksi lokomotif dan gerbong yang terdapat pada citra dengan menggunakan metode convolution neural network dengan arsitektur VGG16. Hasil pelabelan menggunakan labelImg dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Pelabelan Citra menggunakan LabelImg
Implementasi  ini  dilakukan  dengan  dua  mesin.  Penelitian  ini  melakukan  proses  training menggunakan  google  collaboratory  dengan  spesifikasi  GPU  Nvidia  Tesla  P100  16GB,  RAM 27GB,  dan  storage  68GB.  Proses  testing  menggunakan  processor  Intel  Core  i5-1135G7 @2.4GHz, RAM 8GB, storage 512GB. Tensorflow  dan  keras sebagai penunjang dari penelitian ini.
Tabel 2. Dataset Deteksi Objek Kereta Api Training Testing Lokomotif  Gerbong  Lokomotif  Gerbong Siang 223 214 111 80 Sore 138 315 52 123 Malam 49 309 20 158 Total 1248 544

## 3.2. Training
Penelitian ini  pada proses training dibangun menggunakan google collaboratory dengan 100 epoch, optimizer  Adam,  learning  rates  0,0005  dan  256  batch  size  dalam  training  dengan menggunakan  proses  arsitektur  VGG16  yang  mendapatkan  model  “*.h5”.  Memanggil  citra training kemudian citra tersebut dibagi dengan 256 dari batch size sehingga 1 epoch melewati proses 256 citra kemudian diselesaikan sampai 100 epoch dimana dengan arsitektur VGG16 mendapatkan  nilai  terendah total  loss  yang  terbagi  menjadi  loss pada  training  0.0001  dan untuk nilai terendah total loss function 0,3. Untuk nilai tertinggi dari training accuracy 1 dan untuk  nilai  tertinggi  dari  0.9455.  Training  dilakukan  selama  4  jam.  Model  yang  sudah didapatkan  diintegrasikan  dengan website  menggunakan  framework  flaks  untuk  dilakukan pengujian  terhadap  citra  lokomotif  dan  gerbong  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang didapatkan dari model tersebut. Pada Gambar 8 untuk hasil akurasi dan Gambar 9 hasil loss seperti hasil dari training dari arsitektur VGG16.

## Gambar 8. Hasil Nilai Akurasi Klasifikasi
Gambar 9. Hasil Nilai Loss Klasifikasi

## 3.3. Pengujian
Tabel 3. Tabel Pengujian Sistem No. Pengujian Skenario Pengujian Hasil 1 Melakukan  pengujian  deteksi  objek  pada  citra lokomotif dan gerbong pada objek kereta api Mendapatkan nilai Accuracy ,
Precession , Recall , dan F1 Score
2
Mengetahui accuracy klasifikasi  tingkatan  cahaya yang  berbeda  dan  jarak  yang  fluktuatif  pada  citra lokomotif dan gerbong pada objek kereta api Mendapatkan nilai Accuracy klasifikasi pada objek kereta api
Pengujian dibagi menjadi dua pengujian yaitu pengujian kinerja sistem dan pengujian deteksi objek antara lokomotif dan gerbong. Jarak yang didapat berdasarkan koordinat tempat berdiri pengambilan  citra  kepada  koordinat  objek  kereta  api  menggunakan  google  maps  dan pengurangan  jarak  dilakukan  dengan  mencari  kecepatan  rata  rata  kereta  api  dengan  cara seperti berikut ini :
𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑅𝑎𝑡𝑎  = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝐴𝑤𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡[𝑛] (6) 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 −  𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑅𝑎𝑡𝑎 (7)
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 class_acc 0 1 2 3 4 5 6 7 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 curr_loss
Gambar 10. Penentuan Jarak Citra Awal Menggunakan Google Maps

## 3.3.1 Pengujian Deteksi Kereta Api menggunakan Faster RCNN
Untuk mengukur kerja sistem dilakukan pengujian dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan F1 score. Persamaan nilai akurasi, presisi, recall dan F1 score sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐿𝑜𝑘𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑓 +  𝑇𝑃 𝐺𝑒𝑟𝑏𝑜𝑛𝑔 ∑𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁 (8)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐿𝑜𝑘𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑓 +   𝑇𝑃 𝐺𝑒𝑟𝑏𝑜𝑛𝑔 ∑𝑇𝑃  +  𝐹𝑃 (9)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐿𝑜𝑘𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑓 +   𝑇𝑃 𝐺𝑒𝑟𝑏𝑜𝑛𝑔 ∑𝑇𝑃  +  𝐹𝑁 (10) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 ∗ ( 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (11)
Keterangan :  𝑇𝑃 𝐿𝑜𝑘𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑓 = True Positive jika input citra terdapat lokomotif dan dibaca terdapat lokomotif oleh sistem,
 𝑇𝑃 𝐺𝑒𝑟𝑏𝑜𝑛𝑔 =  True  Positive  jika  input  citra  terdapat  gerbong  dan  dibaca  terdapat gerbong oleh sistem,
 ∑𝑇𝑃 = Jumlah keseluruhan dari gerbong dan lokomotif yang terdeteksi benar oleh sitem,
 TN = True Negative jika input citra tidak terdapat lokomotif atau gerbong dan dibaca tidak terdapat lokomotif atau gerbong oleh sistem,
 FP = False Positive Jika input citra tidak terdapat lokomotif atau gerbong tetapi dibaca terdapat lokomotif atau gerbong oleh sistem,
 FN = False Negative jika input citra terdapat lokomotif atau gerbong tetapi dibaca tidak terdapat lokomotif atau gerbong oleh sistem.
Data citra yang digunakan untuk penelitian ini menggunakan hasil foto langsung sebanyak 544 citra  gambar,  yang  dimana  terbagi  menjadi  citra  lokomotif  dan  citra  gerbong  dengan pembagian  waktu  siang,  sore,  dan  malam  hari.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  deteksi kereta api :

## Pardede, dkk
Tabel 4. Tabel Pengujian Deteksi Kereta Siang Lokomotif Gerbong Tidak terdeteksi Total  Akurasi  Precision  Recall F1 Score S iang Lokomotif 77 7 37 121 70,43% 83,94% 81,41 % 82,65 % Gerbong 24 85 0 109 Tidak Ada 0 0 0 0 Total 101 92 37 230 Tabel 5. Tabel Pengujian Deteksi Kereta Sore Lokomotif Gerbong Tidak terdeteksi  Total  Akurasi  Precision  Recall F1 Score S ore Lokomotif 53 0 0 53 100% 100% 100% 100% Gerbong 0 137 0 137 Tidak Ada 0 0 0 0 Total 53 137 0 230 Tabel 6. Tabel Pengujian Deteksi Kereta Malam Lokomotif Gerbong Tidak terdeteksi  Total  Akurasi  Precision  Recall F1 Score Mala m Lokomotif 22 5 0 27 96,32% 96,83% 99,46 % 98,12 % Gerbong 1 161 1 163 Tidak Ada 0 0 0 0 Total 23 166 1 190
Gambar 11. Grafik Pengujian Deteksi Kereta Api
70, 43% 83, 94% 81, 41% 82, 65% 100, 00% 100 ,00% 100, 00% 100, 00% 96, 32% 96, 83% 99, 46%
98, 12%
A K U R A S I P R E C I S I O N R E C A L L F 1   S C O R E

## PENGUJIAN DETEKSI KERETA API
Siang Sore Malam

## 3.3.2 Pengujian Tingkat Akurasi Klasifikasi
Pada  pengujian  ini  pencarian  tingkat  akurasi  klasifikasi  untuk  deteksi  objek  lokomotif  dan gerbong pada penelitian deteksi objek kereta api menggunakan metode Faster RCNN dengan arsitektur VGG 16.
Tabel 7. Hasil Pengujian Akurasi Deteksi Kereta Api
Kondisi Cahaya  Jarak kepada objek Objek Rata-Rata Deteksi Objek Lokomotif  Gerbong Siang Jarak 0-20 M 98,46
97,04 97,75 69,48 87,83 Jarak 20-40 M 43,09 97,38 70,23 Jarak 40-60 M - 97,60 97,60 Jarak 150-200 M 0 - 0,00 Jarak 200-250 M 81,80 - 81,80 Sore Jarak 0-20 M 97,58 97,14 97,36 96,93 Jarak 20-40 M 96,50 - 96,50 Malam Jarak 0-20 M 97,64 97,76 97,70 97,08 Jarak 20-40 M - 99,00 99,00 Jarak 40-60 M - 94,55 94,55
Dari hasil pengujian diatas terdapat 535 objek yang terdeteksi benar, mengalami salah deteksi sebanyak 37 objek, dan citra yang tidak terdeteksi sebanyak 38 citra. Sehingga dapat ditarik kesimpulan rata rata deteksi objek untuk deteksi objek kereta api dalam 3 kondisi cahaya dan jarak  yang tentative  sebesar  87,83%  dan  terjadi  kesalahan  deteksi  sebesar  12,17%  untuk deteksi. Berikut adalah sistem mengeluarkan pelabelan untuk objek yang terdeteksi sebagai lokomotif dan gerbong untuk citra yang terdeteksi lokomotif atau gerbong dan menampilkan tingkat akurasi deteksi seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Gambar Hasil Deteksi Objek
(a). Single Object Detection Siang (b). Single Object Detection Sore (c). Single Object Detection Malam (d). Multi Object Detection Siang (e). Multi Object Detection Sore (f). Multi Object Detection Malam
(g). Salah Deteksi Siang (h). Salah Deteksi Siang (i). Tidak Terdeteksi Siang (j). Salah Deteksi Malam
(k). Salah Deteksi Siang (l). Tidak Terdeteksi Malam
Hasil deteksi  objek  berdasarkan  deteksi  kereta api  memiliki rata rata akurasi deteksi  objek sebesar 0.915 dari jarak terdekat hingga sejauh 60 meter. Akurasi deteksi objek menunjukan hasil yang lebih baik dibanding terhadap objek manusia yang  sebelumnya sudah dilakukan terhadap objek deteksi manusia yang memiliki tingkat akurasi 0,861.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  Metode Faster  RCNN  dengan  model  VGG  16 mampu melakukan klasifikasi, deteksi, dan bounding box dalam mendeteksi objek kereta api yang terbagi antara lokomotif dengan rata rata accuracy sebesar 0.86 dan gerbong sebesar 0.97,  dengan  evaluasi  pengujian  kinerja  system accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure masing  masing  sebesar  0.88,  0.93,  0.93,  dan  0.93.  Dengan  hasil  tersebut  metode  deteksi objek Faster RCNN dengan model VGG16, memiliki kinerja baik dalam deteksi objek dengan berbagai macam kondisi cahaya, dengan jarak terdekat hingga sejauh 60 meter.

## DAFTAR RUJUKAN
Benuwa, B., Zhan, Y., Ghansah, B. (2016). A Review of Deep Machine Learning . International Journal of Engineering Research in Africa. 10.4028/www.scientific.net/JERA.24.124
Girshick, R. (2015). ICCV paper the Open Access Version by Computer Vision Foundation. Fast R-CNN.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016-December, 770–778. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Huang, H., Zhou, H., Yang, X., Zhang, L., Qi, L., & Zang, A. Y. (2019). Faster R-CNN for marine organisms  detection  and  recognition  using  data  augmentation. Neurocomputing, 337(xxxx), 372–384. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.084
KBBI. 2020. “Kereta Api” : https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/Kereta%20Api.
Khan, A., Sohail, A., Zahoora, U., & Qureshi, A. S. (2020). A survey of the recent architectures of deep convolutional neural networks. Artificial Intelligence Review, 53(8), 5455–5516.
https://doi.org/10.1007/s10462-020-09825-6
Khurana, K., & Awasthi, R. (2013). Techniques for Object Recognition in Images and Multi- Object Detection. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, 2(4), 1383–1388.
Lee,  C.,  Kim,  H.  J.,  &  Oh,  K.  W.  (2016).  Comparison  of  faster  R-CNN  models  for  object detection. International Conference on Control, Automation and Systems, 0(Iccas), (pp.
107–110). https://doi.org/10.1109/ICCAS.2016.7832305
Mathworks. 2020 . “What Is Object Detection?”
https://www.mathworks.com/discovery/object-detection.htm.
Mathworks.  2018. “What  Is  Deep  Learning?”  https://www.mathworks.com/discovery/deep- learning.html.
Nagataries, D., Hardiristanto, S., Purnomo, M. H., & Klasik, A. A. G. (2012). Deteksi Objek pada Citra Digital Menggunakan Algoritma Genetika untuk Studi Kasus Sel Sabit. Journal of Electrical Engineering.
Ren,  S.,  He,  K.,  Girshick,  R.,  &  Sun,  J.  (2017).  Faster  R-CNN:  Towards  Real-Time  Object Detection  with  Region  Proposal  Networks. IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence, 39(6), 1137–1149. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031
Roh,  M.  C.,  &  Lee,  J.  Y.  (2017).  Refining  faster-RCNN  for  accurate  object  detection. Proceedings of the 15th IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, (pp. 514–517). https://doi.org/10.23919/MVA.2017.7986913
Rosebrock, A. (2016). Intersection over Union (IoU) for object detection. Diambil kembali dari PYImageSearch:  https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersectionover-union- iou-for-object-detect
Russakovsky,  O.,  Deng,  J.,  Su,  H.,  Krause,  J.,  Satheesh,  S.,  Ma,  S.,  …  Fei-Fei,  L.  (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision, 115(3), 211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-y
Srijakkot,  K.,  Kanjanasurat,  I.,  Wiriyakrieng,  N.,  &  Benjangkaprasert,  C.  (2020).  The comparison  of  Faster  R-CNN  and  Atrous  Faster  R-CNN  in  different  distance  and  light condition. Journal of Physics: Conference Series, 1457(1), 0–6.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1457/1/012015
Tempo,  2019.  “KAI  Catat  655  Kecelakaan  di  Perlintasan  Kereta  2  Tahun  Terakhir” https://bisnis.tempo.co/read/1244503/kai-catat-655-kecelakaan-di-perlintasan-kereta-2- tahun-terakhir.
Y. Lecun, Y. Bengio, dan G. Hinton. (2015). Deep learning. Nature,  521(7553), 436–444.