Abstrak —.Setiap  tahunnya  Indonesia  mengalami  kenaikan jumlah kendaraan, Semua jenis kendaraan, dari sepeda motor hingga  SUV.  Hal  ini  diimbangi  dengan  perbaikan infrastruktur  jalan  Indonesia  yang  relatif  stagnan. Infrastuktur  jalan  harus  seimbang  sehingga  kemacetan  lalu lintas,  kecelakaan,  dan  kendaraan  tidak  menjadi  tantangan yang tidak dapat diatasi, seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan di jalan. Mobil dan sepeda motor disajikan sebagai contoh jenis kendaraan yang berbeda sebab kebutuhan untuk mengembangkan  sistem  deteksi  dan  kategorisasi  jenis kendaraan.  Sistem  ini  memanfaatkan  pengolahan  citra  untuk kategorisasi.  Studi  tentang  bagaimana  gambar  digital dibangun,  diproses,  dan  dievaluasi  oleh  komputer  untuk menghasilkan  hasil  yang  dapat  digunakan  dikenal  sebagai "ilmu  digital." Extreme  Learning  Machine ,  subbidang  AI dalam  jaringan  saraf feedforward ,  digunakan  dalam penyelidikan  ini  karena  kemampuannya  untuk  mengatasi masalah kategorisasi. Penelitian mengarah pada pengembangan  sistem  yang  mengidentifikasi  dua  kategori kendaraan  dengan  benar,  sepeda  motor  dan  mobil, mendapatkan tingkat akurasi sebesar 80%.
Kata  Kunci — kendaraan,  klasifikasi,  extreme  learning machine, citra digital, feed forward

## I. PENDAHULUAN
ETIAP  tahun  di  Indonesia  jumlah  kendaraan  semakin meningkat,  hal  ini  diimbangi  dengan  perbaikan infrastruktur  jalan  yang  tidak  memadai.  Padahal  seiring bertambahnya jumlah kendaraan, infrastruktur jalan pun ikut bertambah untuk  menghindari  kemacetan. Pemerintah telah melaksanakan bermacam cara untuk menghadapi kemacetan lalu  lintas  di  Indonesia,  salah  satunya  dengan  membangun suatu  jalan  tol  bahkan  sampai  sarana  pemantau  lalu  lintas, tetapi  tentu  saja  alat  tersebut  masih  memiliki  banyak kekurangan.  Saat  ini,  perkiraan  jumlah  kendaraan  di  dunia melebihi  1,2.  miliar.  Berdasarkan  survei,  jumlah  ini diperkirakan  dua  kali  lipat  menjadi  2,5  miliar    pada  tahun 2050 menurut situs web GreenCarReports .[1].
Pertumbuhan  teknologi  saat  ini,  bisa  diatasi  oleh  sistem yang  tersambung  dengan  sebagian  kamera  di  berbagai titik.Untuk  memantau  dan  merekam  kegiatan  pengemudi, petugas  menggunakan  sebuah  kamera  untuk  menganalisa informasi  berbagai  jenis  kendaraan . Pengambilan  video membantu  mengetahui  berapa  banyak  kendaraan  yang melalui jalan-jalan  tertentu.  maka dapat dikenali jenis-jenis kendaraan yang akan dilewati[2].
Akibatnya,  permintaan  muncul  untuk  teknologi  yang dikenal sebagai Sistem Kontrol Lalu Lintas Area yang dapat membantu  kami  menangani  masalah  ini  (ATCS).  Tujuan pemasangan  ATCS  adalah  untuk  mengurangi  potensi
kesalahan  manusia  saat  mengatur  lalu  lintas  secara  manual di  setiap  jalur  yang  sudah  ada.  Kamera  yang  dipasang  di sepanjang jalan merupakan komponen kunci dari Advanced Traffic Control System (ATCS)[3].
Pemantauan  lalu  lintas  harus  melewati  beberapa  tahapan diantaranya  melalui  penamaan  dan  kategorisasi  Dalam pemrosesan  citra  digital,  "deteksi  objek"  mengacu  pada prosedur  pemeriksaan  keberadaan  sebenarnya  dari  suatu item  dalam  gambar.  Klasifikasi  menggunakan  temuan  dari prosedur deteksi ini, yang digunakan untuk mengidentifikasi mobil  dalam  gambar  dibandingkan  dengan  jenis  objek lainnya.  Dengan  menggunakan  pengolahan  citra  digital, penelitian  ini  bercita-cita  untuk  mengembangkan  sistem yang dapat mengkategorikan mobil berdasarkan jenis [4].
Pengolahan  citra  digital  merupakan  metode  mencerna citra  yang  bertujuan  membetulkan  mutu  citra  supaya gampang  diinterpretasi  oleh  manusia  ataupun  mesin  yang bisa  berbentuk  gambar  ataupun  foto  bergerak.  Gambar digital adalah fokus bidang kecerdasan buatan yang dikenal sebagai  "pemrosesan  gambar".  Perhitungan  matematis  dan geometris  berbasis  piksel  keduanya  dimungkinkan menggunakan  teknik  yang  disajikan  dalam  ilustrasi.  Setiap piksel  dalam  gambar  menunjukkan  kualitas  yang  berbeda dari hal-hal yang dibandingkan. Warna, tekstur, dan bentuk adalah  semua  indikator  kualitas  relatif  suatu  objek. Pengelompokan  atau  pengelompokan  item  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  data  numerik  ini  [5].  Citra  adalah representasi dua dimensi dari bentuk fisik tiga dimensi yang sebenarnya.  Gambar  yang  diproduksi  bisa  bermacam- macam, dari gambar yang sedang diproses juga bisa gambar yang diproses dapat berupa apa saja, mulai dari foto hitam- putih statis hingga siaran televisi penuh warna yang dinamis. Peningkatan  citra,  restorasi  citra,  dan  bentuk  modifikasi khusus  lainnya  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  atau menghilangkan  dampak negatif dari  kerusakan  citra. Pengkodean  gambar,  segmentasi  gambar,  representasi gambar, dan deskripsi adalah bidang studi lebih lanjut dalam pemrosesan gambar digital [6].
Pembelajaran  mesin  ekstrim  digunakan.  Karena kenyataan bahwa hanya ada satu lapisan tersembunyi dalam ELM,  pendekatannya  adalah  jaringan  saraf  umpan  maju berdasarkan prinsip JSUMLT (Jaringan Saraf Umpan Maju Lapisan  Tersembunyi  Tunggal).  Mesin  pembelajaran ekstrim  adalah  pendekatan  baru  untuk  mengajar  komputer menggunakan  jaringan  saraf.  Huang  adalah  orang  yang awalnya  mengusulkan  menggunakan  teknik  ini.  Teknik  ini lebih  cepat  dan  lebih  dapat  digeneralisasikan  daripada pendekatan backpropagation dan Support  Vector  Machine

## Sistem Klasifikasi Jenis Kendaraan Melalui Teknik Olah Citra Digital
M. Syahrul Maulana 1) , Bangkit Indarmawan Nugroho 2) , dan Sarif Surorejo 3) Jurusan Teknik Informatika STMIK YMI Tegal Jl.Pendidikan No. 1 Tegal, Tlp. (0283) 342444 e-mail : 1 aroelmaulana144@gmail.com, 2 efbeterang@gmail.com, 3 sarif_surorejo@yahoo.co.id
s
(SVM).  Model  matematika  yang  mendasari  metode  ini kurang kompleks dan lebih produktif. Akibatnya, strategi ini bekerja  sangat  baik  untuk  mengatasi  masalah  kategorisasi. Kekuatan  algoritme  mesin  pembelajaran  ekstrem  (ELM) terletak  pada  kecepatan  pelatihannya  yang  cepat, pengurangan  kebutuhan  untuk  parameter  penyetelan,  dan hasil akhir terbaik [7].
Algoritma canny ditemukan  oleh  Mar  dan  Hildres  yang sedang meneliti permodelan persepsi visual manusia, canny sendiri  dianggap  sebagai  algoritma  pendeteksi  tepi  terbaik, sehingga algoritma pendeteksian tepi ini banyak digunakan dalam berbagai penelitian. Langkah pertama pada algoritma canny adalah  mengimplementasikan filter  Gaussian pada citra  untuk  menghilangkan noise .  Kemudian  lanjutkan deteksi  tepi  gambar  menggunakan  salah  satu  algoritma deteksi tepi yang ada [8].
Segmentasi  citra  yakni  dimana  memerlukan  serangkaian operasi  yang  dimaksudkan  untuk  mengisolasi  dan mempertahankan  fitur  tertentu  dari  gambar  atau  untuk mempartisi  gambar  ke  dalam  area  dengan  karakteristik serupa.  Gambar  satu  objek  memiliki  latar  depan  dan  latar belakang  yang  jelas  karena  hanya  ada  satu  item  dalam gambar.  Mau  tidak  mau,  proses  pengkategorian  semua  hal dalam  sebuah  gambar  menjadi  lebih  terlibat  jika  gambar tersebut  berisi  sejumlah  besar  objek.  Tujuan  menggunakan segmentasi adalah untuk membuat gambar skala abu-abu di mana latar depan dan latar belakang dibedakan dengan jelas [9].
Penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  melakukan pencarian  lain  seperti  pemantauan  dalam  memodifikasi keamanan  sistem  otomatis,  menilai  pola  kendaraan, mengotomatiskan  arus  lalu  lintas,  dan  menambahkan  data kendaraan  ke  sistem  tiket elektronik .  Dalam  penelitian  ini, kami  menggunakan  foto  kendaraan  sebagai  data  pelatihan untuk  secara  otomatis  menentukan  jenis  dan  warnanya  dan kemudian  merekam  informasi  tersebut.  Informasi  tentang merek,  model,  dan  warna  kendaraan  yang  ditemukan  oleh polisi  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pencarian  yang lebih terarah [10].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Analisis Jenis
Penelitian  ini  mengklasifikasi  kendaraan  berdasarkan jenisnya,  ada  2  macam  kendaraan  yang  akan  diklasifikasi dalam penelitian ini, berikut adalah contoh jenis kendaraan.
Gambar 1.  Jenis kendaraan mobil

## Gambar 2. Jenis kendaraan motor

## B. Pengumpulan Data
Data yang dipakai  yakni citra kendaraan yang berjumlah 20  gambar  yang  terdiri  dari  2  kelas  (Mobil  dan  Motor) masing-masing kelas terdiri dari 10 gambar yang berbeda.
Tabel 1. Dataset citra kendaraan No Jenis Jumlah 1 Mobil 10 2 Sepeda motor 10 Total 20

## C. Proses Klasifikasi
Metode  penelitian  yang  mana  dilaksanakan  mencakup pengumpulan  data  citra  kendaraan, RGB ke grayscale , segmentasi, ekstraksi ciri, dan klasifikasi.
Gambar 3. Proses Klasifikasi

## D. Proses Uji Coba
Ada dua komponen untuk menjalankan ujian. Di sini kita mulai  dengan  data  pelatihan.  Bagian  kedua  adalah  data validasi, yang terdiri dari 14 foto berbagai kendaraan seperti mobil dan sepeda motor. Enam foto kendaraan—tiga mobil beserta tiga sepeda motor—digunakan sebagai data uji.
Berikut adalah beberapa contoh data latih yang digunakan untuk proses pelatihan ELM.
Tabel 2. Data latih kendaraan No Nama data latih Hasil 1 Mobil 1 Mobil 1 2 Mobil 2 Mobil 2 3 Mobil 3 Mobil 3 4 Mobil 4 Mobil 4 5 Mobil 5 Mobil 5 6 Mobil 6 Mobil 6 7 Mobil 7 Mobil 7 8 Sepeda motor 1 Sepeda motor 1 9 10 11 12 13 14
Sepeda motor 2 Sepeda motor 3
Sepeda motor 4 Sepeda motor 5 Sepeda motor 6 Sepeda motor 6 Sepeda motor 2 Sepeda motor 3 Sepeda motor 4 Sepeda motor 5 Sepeda motor 6 Sepeda motor 7
Tabel  2  dimana  banyak  contoh  visual  pelatihan  yang ditampilkan.  Data  dimuat  dengan  informasi  dari  setiap gambar  pelatihan  selain  dari  foto  itu  sendiri.  Ada  variasi besar  dalam  data  pelatihan  yang  digunakan  sebagai input , yang  merupakan  hal  lain  yang  perlu  diingat.  Untuk menyiasatinya,  Anda  hanya  perlu  menggunakan  set pelatihan  dan  tes.  Silakan  lihat  laporan  dengan  sisa  data pelatihan  yang  dihilangkan  di  bawah  ini.  Berikut  adalah beberapa contoh data uji untuk algoritma ELM.
Tabel 3.
Data uji kendaraan No Nama data uji Hasil 1 Mobil 8 Mobil 8 2 Mobil 9 Mobil 9 3 Mobil 10 Mobil 10 4 Sepeda motor 8 Sepeda motor 8 5 Sepeda motor 9 Sepeda motor 9 6 Sepeda motor 10 Sepeda motor 10

## E. Pemodelan Extreme Learning Machine
Berbeda  dengan  jaringan  saraf feedforward ,  teknik  elm bergantung pada model matematika yang berbeda. Untuk N pasang input dan  banyak output (x1.t1,  di  mana  x1  = [x12,.x12,....,xin]),  model  matematika  Elm  lebih  sederhana dan  lebih  efisien  daripada  model  SLFN  tradisional,  yang menggunakan N node tersembunyi dan satu keluaran. Untuk menggambarkan  fungsi  Aktivasi  g(x)  secara  formal,  kita memiliki [11].
( ) = (  . + ) = ,                             (1)
dimana j = 1,2….N 1. w   =  [w 1 ,w 2 ,…,w ] T merupakan vector bobot yang  menghubungkan hidden  node ke-i  dan input node 2. =  [ 1 , 2 ,…., m ] T merupakan vector bobot yang  menghubungkan hidden  node ke-i  dan inputnode
3. b  merupakan threshold dari hidden node ke-i
4.
inner product
”. SLFNs  standar  dengan  N node tersembunyi  dan  fungsi aktivasi g(x) diharapkan dapat memperkirakan N sampel ini dengan tingkat kesalahan 0 rata-rata.
(  . + ) = ,                 = 1,2 … … .              (2)
Persamaan  diatas  dapat  dituliskan  secara  sederhana, dimana
=                                                                                         (3)
= ( . + ) ( . + ) ( . + ) ( . + )
H  di  persamaan  di  atas  adalah  matriks  keluaran  dari lapisan
tersembunyi jaringan
saraf. ( . + ) memperlihatkan output dari neuron tersembunyi  yang terkait  dengan input .    yakni  matriks  bobot  keluaran  T dan  matriks  target. Elm  memungkinkan anda untuk secara acak  menentukan  bobot  dan  menyembunyikan input , sehingga anda dapat  menentukan  bobot output yang  terkait dengan lapisan tersembunyi dari persamaan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem,  kategorisasi  sistem  kendaraan,  dan perbandingan  pengamatan  disajikan  di  bagian  ini  dengan tujuan untuk menetapkan keandalan pendekatan selanjutnya.

## A. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  dilaksanakan  dalam  hal penentuan  kriteria  apa  yang  harus  Anda  terapkan  untuk aplikasi  tersebut.  Pada  langkah  ini,  kami  menguraikan komponen  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang diperlukan  untuk  mengembangkan  sistem  kategorisasi kendaraan berbasis pemrosesan citra digital:
1. Perangkat keras
Laptop  dengan  spesifikasi:  sistem  operasi windows / linux , processor core i5, dan ram 4gb.
2. Perangkat lunak Matlab
B. Pendeteksian dan Mengklasifikasi
1. Perubahan Warna Citra RGB
Proses pendeteksian warna dimulai dengan mengubah ruang warna dari citra RGB ( Red , Green , blue ) menjadi grayscale .
Gambar 4.  Menunjukan citra RGB

## Gambar 5.  Menunjukan citra grayscale
Menunjukkan  gambar asli  dari data  yang  direkam  dalam bentuk  motor,  termasuk  gambar RGB ,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Sedangkan  untuk  gambar  5 menampilkan  gambar  sepeda  motor,  yang  pada  proses sebelumnya  merupakan  gambar RGB berubah  menjadi grayscale ..

## 2. Hasil Segmentasi
Ini  adalah  fase  di  mana  segmentasi  terjadi.  Untuk pemrosesan  lebih  lanjut,  gambar  harus  disegmentasi  untuk menghapus latar belakang dan mengisolasi item latar depan. memperoleh semua konstituen gambar melalui metode yang disebut  segmentasi  secara individual sehingga  dapat digunakan  sebagai input untuk  proses  lainnya  [12].  Hal pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  proses  ini  adalah mempertimbangkan  gambar  pertama  sebagai  gambar  latar belakang dan kemudian  menghitung  ambang batas.  Setelah threshold diperoleh,  diperiksa  pada frame berikutnya  dan proses  ini    berulang  sampai  Foto  terakhir.  Pada  Gambar  5 terlihat bahwa citra motor yang sebelumnya merupakan citra grayscale dilakukan segmentasi ke biner.

## Gambar 6.  Menunjukan perubahan dari grayscale ke biner

## 3. Hasil Ektraksi Ciri
Ekstraksi  fitur  morfologi  menggunakan  nilai  RGB digunakan untuk meningkatkan hasil sebelumnya.
Ekstraksi  fitur  sendiri  merupakan  fase  mengekstraksi fitur/informasi  dari  objek  pada  suatu  citra  yang  ingin dikenali/dibedakan  dari  objek  lain.  Pada  Gambar  7,  Anda dapat melihat hasil akhir ekstraksi fitur pada gambar motor yang ditransformasi secara spasial dan tersegmentasi..
Gambar 7.  Menunjukan hasil dari ekstraksi ciri
Pada Tabel 4 menjelaskan hasil nilai RGB pada masing- masing kendaraan dari proses ektrasi fitur.
Tabel 4
Nilai RGB pada kendaraan No Jenis kendaraan Red Green Blue 1 Sepeda motor 1 0.24847 0.24922 0.26064 2 Sepeda motor 2 0.36607 0.32573 0.32543 3 Sepeda motor 3 0.26664 0.30372 0.33671 4 Sepeda motor 4 0.40413 0.32534 0.37256 5 Sepeda motor 5 0.39223 0.29678 0.31478 6 Sepeda motor 6 0.25003 0.25159 0.25647 7 Sepeda motor 7 0.28803 0.3171 0.34436 8 Sepeda motor 8 0.36327 0.35876 0.35424 9 Sepeda motor 9 0.46806 0.46764 0.47358 10 Sepeda motor 10 0.42455 0.36727 0.36874 11 Mobil 1 0.49386 0.28362 0.25102 12 Mobil 2 0.48606 0.26886 0.22988 13 Mobil 3 0.52081 0.52968 0.52434 14 Mobil 4 0.52552 0.53009 0.53825 15 Mobil 5 0.35107 0.3485 0.36713 16 Mobil 6 0.67038 0.60833 0.38401 17 Mobil 7 0.52055 0.53851 0.60177 18 Mobil 8 0.43075 0.26293 0.27746 19 Mobil 9 0.41278 0.41959 0.30568 20 Mobil 10 0.37206 0.37733 0.3852

## 4. Hasil Klasifikasi
Program sistem klasifikasi mobil ini ditulis dalam Matlab dan menampilkan GUI ( Graphical User Interface ) langsung yang  memanfaatkan  metode  mesin  pembelajaran  ekstrem. Lanjutkan dengan segmentasi pada gambar biner. Selain itu, pengguna  dapat  mengakses  nilai  RGB  yang  diperoleh sebelumnya dengan menekan tombol ekstraksi fitur. Setelah gambar  diperoleh  melalui  ekstraksi  fitur,  Anda  dapat mengklik  tombol  Klasifikasi  untuk  mendapatkan  hasil kategorisasi  kendaraan.  Karena  kategorisasi  ini,  kami sekarang  memiliki  dua  kategori  kendaraan  yang  berbeda: mobil dan sepeda motor.
Gambar 8.  Tampilan antarmuka aplikasi
Gambar 9.  Menampilkan klasifikasi pada kendaraan sepeda motor

## Gambar 10.  Menampilkan klasifikasi pada kendaraan mobil
Pada  Gambar  9,  kita  melihat  eksperimen  klasifikasi kendaraan di mana foto sepeda motor yang telah mengalami konversi ruang warna telah digunakan sebagai data uji. Hasil klasifikasi  berupa  mobil  dapat  diperoleh  dengan menggunakan  segmentasi  citra  dan  ekstraksi  ciri. Eksperimen  dengan foto  mobil dan sepeda sebagai data uji menghasilkan  temuan  yang  akurat  dalam  bentuk kategorisasi  mobil, seperti  yang diilustrasikan pada gambar 12.

## 5. Tabel Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  kategorisasi  kendaraan  disajikan  pada Tabel 5 beserta data gambar kendaraan uji. Dua puluh foto tersedia  untuk  analisis,  sepuluh  masing-masing  mobil penumpang  dan  sepeda  motor,  dengan  maksimal  16
mencapai  kategorisasi  yang  berhasil.  Ada  tiga  foto  yang salah  label.  Sedangkan  pada  no  19  mendapatkan  hasil klasifikasi  mobil  saat  melakukan  pengujian  dengan  data gambar  sepeda  motor,  ketiganya  (1,2  dan  5)    mendapatkan hasil klasifikasi berupa sepeda motor saat pengujian dengan data gambar mobil.
Tabel 5 Tabel hasil pengujian No Jenis kendaraan Hasil klasifikasi 1 Mobil 1 Sepeda motor 2 Mobil 2 Sepeda motor 3 Mobil 3 Mobil 4 Mobil 4 Mobil 5 Mobil 5 Sepeda motor 6 Mobil 6 Mobil 7 Mobil 7 Mobil 8 Mobil 8 Mobil 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Mobil 9 Mobil 10 Sepeda motor 1 Sepeda motor 2 Sepeda motor 3
Sepeda motor 4 Sepeda motor 5 Sepeda motor 6
Sepeda motor 7 Sepeda motor 8 Sepeda motor 9 Sepeda motor 10 Mobil Mobil Sepeda motor Sepeda motor Sepeda motor Sepeda motor Sepeda motor Sepeda motor
Sepeda motor Sepeda motor
Mobil Sepeda motor
Dalam  hal  melakukan  suatu  penghitungan  atas  nilai akurasi  dari  percobaan  dimana  sudah  dilakukan  memakai rumus yakni:
x 100% = %Akurasi (4)
sehingga didapatkan akurasi sebesar: × 100% = 80%
Hasil  dari  berbagai  uji  coba  mengungkapkan  bahwa pendekatan Extreme  Learning  Machine digunakan  dalam sistem klasifikasi mobil dengan akurasi 80%. Angka presisi yang  tinggi  ini  menunjukkan  metode  ini  dapat  diterapkan secara  efektif  untuk  banyak  skenario  yang  memerlukan klasifikasi.

## IV. KESIMPULAN
Dari pengujian dimana sudah dilaksanakan sehingga bisa diberikan simpulan bahwa:
1. Keakuratan  kategorisasi model dua kelas  sepeda motor dan  kendaraan  menggunakan  algoritma  mesin pembelajaran ekstrim mencapai hingga 80% dalam satu set pengujian.
2. Sistem mampu mengklasifikasi jenis kendaraan dengan tingkat akurasi yang tinggi, menunjukan bahwa metode extreme  learning  machine bekerja  sangat  baik  ketika diterapkan untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan.
3. Pada  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  metode Haar Cassade untuk memperoleh hasil yang lebih baik.
Bisa juga ditambahkan dengan mengklasifikasi dari segi warna dan nomor plat kendaraan supaya lebih akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  dosen  pembimbing  atas arahan dan masukan dalam proses pembuatan jurnal ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Himilda  and  R.  A.  Johan,  “Klasifikasi  Jenis  Kendaraan Menggunakan  Metode  Extreme  Learning  Machine,” Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 2, no. 4, pp. 237–243, 2021.
[2] B.  Pribadi  and  M.  Naseer,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan Melalui Teknik Olah Citra Digital,” SETRUM , vol. 3, no. 2, pp. 35-39, 2014, doi: 10.36055/setrum.v3i2.505.
[3] E.  Susanto,  S  C;  Setiawan  B;  Widyarto,  “Perancangan
Kepadatan  Jalan  Dengan  Citra  Digital  Maket  Jalan  Simpang Empat,” Ind.  Electron.  Semin. ,  2010,  [Online].  Available: http://repo.eepis-its.edu/id/eprint/53
[4] M.  Irfan,  B.  A.  Ardi  Sumbodo,  and  I.  Candradewi,  “Sistem Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra Digital dengan Metode Multilayer Perceptron,” Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 7, no. 2, p. 139, 2017, doi: 10.22146/ijeis.18260.
[5] J. Jumadi, Y. Yupianti, and D. Sartika, “Pengolahan Citra Digital Untuk  Identifikasi  Objek  Menggunakan  Metode  Hierarchical Agglomerative Clustering,” Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 10, no. 2, pp. 148–156, 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[6] A. R. Putri, “Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada  Kendaraan  Bergerak  Di  Jalan  Raya,” Jurnal  Ilm.  Penelit. dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  1,  no.  01,  pp.  1–6,  2016,  doi: 10.29100/jipi.v1i01.18.
[7] I.  Najiyah  and  S.  Topiq,  “Klasifikasi  Jenis  Kendaraan  Roda Empat,” JURNAL RESPONSIF , vol. 3, no. 2, pp. 199–206, 2021.
[8] E.  Winarno,  “Aplikasi  Deteksi  Tepi  pada  Realtime  Video menggunakan Algoritma Canny Detection,” J.  Teknol. Inf.  Din. , vol. 16, no. 1, pp. 44–49, 2011.
[9] A.  Haryoko,  S.H.  Pramono  and  M.  A.  Muslim,  “Pengenalan Karakter  Plat  Kendaraan  Bermotor  Berbasis  Citra  Dengan Menggunakan Metode Canny Dan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Ilmiah NERO , Vol. 2, No. 2 (2016) pp. 123-130.
[10] L.  A.  Kurniawan,  I.  P.  Agung  Bayupati,  K.  S.  Wibawa,  I.  M. Sukarsa, and I. K. Gunawan, “Sistem Klasifikasi Jenis dan Warna Kendaraan  Secara  Real-time  Menggunakan  Metode  k-Nearest Neighbor  dan  Framework  YOLACT,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 12, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.43073.
[11] Z.  A.  Fikriya,  M.  I.  Irawan,  and  S.  Soetrisno.,  “Implementasi Extreme  Learning  Machine  untuk  Pengenalan  Objek  Citra Digital,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  6,  no.  1,  2017,  doi: 10.12962/j23373520.v6i1.21754.
[12] H.  Pangaribuan,  “Optimalisasi  Deteksi  Tepi  Dengan  Metode Segmentasi  Citra,” J.  Inf.  Syst.  Dev. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  30–38, 2019,
[Online]. Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/220