INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 6060-6067 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penggunaan Computer Vision untuk Menghitung Jumlah Kendaraan dengan Menggunakan Metode SSD ( Single Shoot Detector)
Tori Sutisna 1 ✉ , Agung Rachmat Raharja 2 , Solihin 3 , Eko Hariyadi 4 , Vito Hafizh Cahaya Putra 5
(1) STMIK Tulus Cendekia, (2) Universitas Bandung, (3) STMIK Mardira, (4) Universitas Langlang Buana, (5) Universitas Satu
Email: torisutisna77@tuluscendekia.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Pengguna kendaraan di Indonesia semakin meningkat setiap tahunnya, hal ini menjadikan setiap ruas jalan  raya  macet  karena  tidak  adanya  sistem  cerdas  yang  menghitung  jumah  kendaraan,  baik  yang masuk  ataupun  keluar  jalan.  Dengan  adanya  sistem  cerdas  ini  memudahkan  untuk  menghitung kendaraan yang lewat dan dengan adanya sistem ini memudahkan para petugas di jalan raya untuk memantau kendaraan dan dapat di hitung sampai dengan ambang batas kendaraan sesuai dengan yang sudah melewati salah satu jalan. Hal ini memudahkan petugas di jalan raya untuk mengatur lalu lintas atau bisa mengurai kendaraan, sehingga pada satu titik jalan tersebut tidak akan macet dan bisa memakan waktu hingga lama.
Kata Kunci: Deteksi Kendaraan, Python, OpenCV, SSD

## Abstract
Vehicle users in Indonesia are increasing every year, this makes every section of the highway jammed because there is no intelligent system that counts the number of vehicles, both entering and leaving the road. With this intelligent system, it is easy to count passing vehicles and with this system it makes it easier for officers on the highway to monitor vehicles and can be counted up to the vehicle threshold according to what has passed one of the roads. This makes it easier for officers on the highway to manage traffic or be able to parse vehicles, so that at one point the road will not be jammed and can take a long time.
Keywords: Vehicle Detection, Python, OpenCV, SSD
Kendaraan  adalah  bagian  penting  dari  kehidupan  modern  dan  memainkan  peran penting  dalam  pergerakan  orang  dan  transportasi  barang  di  seluruh  dunia.  Sejak ditemukannya roda ribuan tahun lalu, manusia telah mengembangkan beragam kendaraan yang  terus  berkembang,  mulai  dari  darat,  air,  udara,  hingga  perjalanan  luar  angkasa. Kendaraan  memfasilitasi  perjalanan  jarak  jauh  dan  menghubungkan  komunitas, memungkinkan pertukaran budaya, perdagangan, dan pertemuan antar individu. Selain itu, kendaraan  juga  berperan  penting  dalam  kegiatan  perekonomian,  seperti  pengiriman barang  dan  logistik,  serta  ketersediaan  layanan  penting,  seperti  layanan  kesehatan  dan pendidikan.
Perkembangan  kendaraan  di Indonesia dari tahun  ke  tahun semakin pesat,  karena kebutuhan  untuk  bekerja  ataupun  untuk  liburan  bersama  keluarga,  hal  ini  menjadikan beberapa akses jalan menuju tempat wisata menjadi macet, karena penumpukan kendaraan pada area tersebut. Dengan adanya sebuah computer vision perhitungan jumlah kendaraan yang  akan  menuju  ke  tempat  keramaian  menjadi  lebih  konfusif,  karena  petugas  dapat melihat  jumlah  kendaraan  yang  akan  masuk  ke  dalam  area  tersebut,  sehingga  dapat meminimalisir kepadatan pada tempat wisata atau tempat keramaian.
Computer  vision  adalah  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang  berfokus  pada pengembangan  sistem  yang  dapat  secara  otomatis  melihat,  mengenali,  dan  memahami gambar dan video. Tujuan utama dari visi komputer adalah untuk memungkinkan komputer atau  mesin  menafsirkan  dan  memahami  dunia  nyata  visual  seperti  manusia.  Proses  visi komputer menggunakan algoritme dan teknik pemrosesan gambar untuk menganalisis dan mengekstrak informasi berguna dari informasi visual. Beberapa tugas yang dapat dilakukan oleh  sistem visi komputer mencakup  deteksi objek,  pengenalan wajah, pelacakan  objek, segmentasi gambar, dan pemahaman konten visual yang lebih kompleks, seperti analisis sentimen  dan  interpretasi  perilaku  manusia.  Teknologi  visi  komputer  telah  banyak digunakan. digunakan. Dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang, termasuk pengenalan wajah, keamanan, navigasi kendaraan otonom, pemantauan industri untuk pemeliharaan dan pengendalian kualitas, pemrosesan medis untuk deteksi penyakit, analisis citra satelit untuk pemantauan lingkungan, dan banyak lainnya.
Sebagian  besar  tugas  dalam computer  vision  adalah  terkait  dengan  proses mendapatkan informasi tentang peristiwa atau deskripsi, dari adegan input (gambar digital) dan  ekstraksi  fitur.  Metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  visi komputer bergantung pada domain aplikasi dan sifat data yang dianalisis (Wiley dan Lucas, 2018). Menurut (Komputasi et al., 2020) Computer Vision adalah suatu proses transformasi atau perubahan dari data yang berasal dari kamera video maupun foto ataupun gambar
kedalam sebuah hasil keputusan ataupun sebuah presentasi yang baru, dimana hasil dari kegiatan transformasi tersebut memiliki kepentingan untuk mencapai suatu tujuan, sejalan dengan  (Afni,  Silmina,  dan  Pangestu,  2021)  Computer  Vision  adalah  bidang  ilmu  yang mempelajari  metode  untuk  menangkap  informasi  numerik  ataupun  simbolik.  Beberapa proses computer vision adalah penangkapan citra, peningkatan citra, segmentasi, ekstraksi fitur,  dan  klarifikasi.  Jadi  dapat  dikatakan  computer  vision  adalah  sebuah  proses pengambilan gambar atau video dan di proses dan menghasilkan sebuah informasi citra digital. Terdapat beberapa penelitian untuk computer vision.
Penggunaan  computer  vision  pada  deteksi  objek  sudah  banyak  di  lakukan  seperti pada (Prabowo dan Abdullah, 2018) Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat suatu sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  dan  membaca  objek  yang  ditangkap  oleh  kamera berdasarkan warna. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa pelacakan objek warna dapat mendeteksi dan menghitung warna yang ditentukan kamera, sedangkan penelitian lainnya  (Ramadan  dan  Budilaksono,  2022)  deteksi  objek  dalam  computer  vision  adalah proses mengidentifikasi dan menemukan lokasi objek tertentu dalam gambar atau video. Pengenalan  objek  memiliki  banyak  penerapan  luas,  termasuk  keamanan,  pengawasan, pengenalan wajah, kendaraan otonom, pemrosesan medis, dan banyak lagi.
Penelitian yang di buat adalah untuk menghitung jumlah kendaraan yang akan masuk ke  dalam  suatu  daerah  dan  pihak  terkait  dapat  melakukan  rekayasa  lalu  lintas  untuk mememinimalisir kemacetan pada tempat tersebut.

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah kerangka atau pendekatan sistematis yang digunakan peneliti untuk merencanakan, melakukan, dan menganalisis penelitian. Tujuan metodologi penelitian  adalah  untuk  memastikan  pelaksanaan  penelitian  yang  sistematis,  andal,  dan kompeten.
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Pada gambar 1 menjelaskan tentang sistem penghitung kendaraan yang akan di buat terdiri menjadi 3 bagian yaitu input, proses dan output, input pada sistem ini adalah sebuah kamera yang digunakan untuk mengambil citra pada jalan. Kamera akan menangkap citra secara real time. Pada proses selanjutnya adalah citra akan di proses oleh menggunakan metode Single  Shot  Detector  (SSD)  yang  akan  di  proses  pada  komputer,  kemudian menghasilkan gambar yang sudah memilki perhitungan kendaraan pada hasil output.
Untuk  perangkat  lunak  dalam  implementasi  sistem  ini  digunakan  OpenCV  untuk mengolah video, setiap frame dari video tersebut akan di proses oleh komputer dengan menggunakan metode SSD. Python idle digunakan sebagai environment yang digunakan. Proses pengolahan gambar menggunakan metode Single Shot Detector (SSD) terbagi dalam beberapa tahap.  Proses pertama adalah konvolusi untuk mendapatkan fitur pada citra.  Proses  ini  membuat  filter  dengan  panjang  dan  tinggi  (dalam  piksel).  Ukuran gambarnya 300 x 300 piksel dan memiliki kedalaman 3 saluran yaitu RGB ( red, green, blue). Lapisan konvolusional ini terdiri dari filter yang dapat direalisasikan yang digunakan untuk menentukan kendaraan yang akan dideteksi pada jalan raya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Import Library
Pada gambar 2 menjelaskan tentang import library pada python. Import library adalah proses memasukkan atau mengambil modul atau paket perangkat lunak tertentu ke dalam program komputer yang sedang dibuat atau dikembangkan. Library (perpustakaan) adalah kumpulan  kode yang telah  ditulis sebelumnya yang berisi fungsi-fungsi atau kelas-kelas yang  dapat  digunakan  oleh  pengembang  untuk  memperluas  fungsionalitas  program mereka tanpa perlu menulis ulang kode tersebut. Import CV2 pada umumnya digunakan untuk  pengolahan  gambar  dan  video.  Ini  mencakup  berbagai  fungsi  untuk  membaca, menulis, dan memanipulasi data gambar.

## Gambar 3. Penggunaan model MobileNetSSD
Pada gambar 3 menjelaskan tentang kode yang berfungsi berfungsi untuk memuat model MobileNetSSD menggunakan OpenCV, dan menyiapkan beberapa parameter untuk deteksi objek, khususnya mobil, dengan menentukan garis batas dan offset. Variabel `car` digunakan untuk menghitung jumlah  mobil yang terdeteksi. Selanjutnya, kode  ini  dapat digunakan  untuk  mengaplikasikan  deteksi  objek  pada  gambar  atau  video  untuk mengidentifikasi  objek  yang  termasuk  dalam  daftar  kelas  yang  telah  ditentukan.  Kode tersebut  bertanggung  jawab  untuk  memproses  hasil  deteksi  objek  dari  model MobileNetSSD.  Jika  objek  yang  terdeteksi  adalah  mobil  dan  memiliki  kepercayaan  yang cukup, maka dilakukan beberapa operasi seperti menggambar lingkaran pada titik tengah objek dan menghitung jumlah mobil yang melewati garis tertentu pada frame.
Gambar 4. Informasi Visual
Baris kode di atas menggunakan OpenCV untuk menambahkan informasi visual ke frame  setelah  deteksi  objek.  Dengan  menggunakan  fungsi  tersebut,  setiap  objek  yang
terdeteksi  akan  ditandai  dengan  kotak  pembatas  berwarna  hijau  dan  label  kelas  objek beserta  tingkat  kepercayaannya  ditampilkan  di  atas  kotak  tersebut.  Ini  membuat  hasil deteksi lebih informatif dan dapat dipahami oleh pengguna.

## Gambar 5. Deteksi Kendaraan
Kode di atas merupakan bagian dari suatu program deteksi kendaraan menggunakan model MobileNetSSD pada video Dengan demikian, program ini membaca setiap frame dari  video,  melakukan  deteksi  kendaraan,  dan  menampilkan  jumlah  kendaraan  yang terdeteksi pada setiap frame. Program berhenti jika pengguna menekan tombol 'q' pada jendela tampilan video.

## Gambar 6. Eksekusi Program
Kode yang diberikan adalah bagian penutup dari suatu program deteksi kendaraan menggunakan model MobileNetSSD pada video. Dengan menjalankan kode ini, program akan  membuka  file  video,  melakukan  deteksi  kendaraan,  dan  menampilkan  jumlah kendaraan yang terdeteksi pada setiap frame. Setelah selesai, sumber daya akan dibebaskan dan jendela tampilan akan ditutup.
Gambar 7. Pehitungan Kendaraan
Gambar 8. Perhitungan Kendaraan
Pada gambar 7 dan 8 dapat dilihat bahwa setiap kendaraan yang lewat akan di hitung otomatis oleh aplikasi ini. Dengan menjalankan keseluruhan program ini, pengguna dapat memantau  dan  mendapatkan  informasi  tentang  deteksi  kendaraan  pada  suatu  video, termasuk jumlah kendaraan yang terdeteksi pada setiap frame.

## SIMPULAN
Program tersebut secara singkat menggambarkan suatu eksperimen  atau proyek dalam pembuatan aplikasi yang memiliki fokus pada pengembangan algoritma deteksi kendaraan  menggunakan  tiga  komponen  utama: Counter  (untuk  menghitung  jumlah kendaraan), Haar  Cascade  (sebagai  metode  deteksi),  dan  SSD  (Single  Shot  Detector, sebagai  teknologi  atau  model  deteksi  objek).  Eksperimen  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  akurasi  dalam  menghitung  jumlah  kendaraan  melalui implementasi teknologi deteksi yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
V. Wiley dan T. Lucas, “Computer Vision and Image Processing: A Paper Review,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 2, no. 1, hal. 22, 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i1.42.
J. I. Komputasi, V. No, M. Ssd, V. Mobilenet, dan S. Model, “Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra - Terlatih,” J. Ilm. Komputasi, vol. 19, no. 3, hal.
421 – 430, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.3.68.
S. V. N. Afni,  Esi Putri Silmina, dan Irwanda Budi Pangestu, “Computer Vision Used to Monitor The Youth during The Pandemic Covid- 19,” Procedia Eng. Life Sci., vol. 1, no.
2, 2021, doi: 10.21070/pels.v1i2.1019.
D.  A.  Prabowo  dan  D.  Abdullah,  “Deteksi  dan  Perhitungan  Objek  Berdasarkan  Warna Menggunakan Color Object Tracking,” Pseudocode, vol. 5, no. 2, hal. 85 – 91, 2018,
doi: 10.33369/pseudocode.5.2.85-91.
A.  K.  Ramadan  dan  S.  Budilaksono,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Deteksi  Objek  Untuk Menghitung  Jumlah  Pengunjung  Restoran  Berbasis  Computer  Vis ion,” Ikraith-
Informatika, vol. 7, no. 1, hal. 46 – 57, 2022, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v7i1.2235.
H. Muchtar dan R. Apriadi, “Implementasi Pengenalan Wajah Pada Sistem Penguncian Rumah Dengan Metode Template Matching Menggunakan Open Source Computer Vision  Library  (Opencv),” Resist.  (elektRonika  kEndali  Telekomun.  tenaga  List. kOmputeR), vol. 2, no. 1, hal. 39, 2019, doi: 10.24853/resistor.2.1.39-42.
S. Fuady, N. Nehru, dan G. Anggraeni, “Deteksi Objek Menggunakan Metode Single Shot Multibox Detector Pada Alat Bantu Tongkat Tunanetra Berbasis Kamera,” J. Electr. Power Control Autom., vol. 3, no. 2, hal. 39, 2020, doi: 10.33087/jepca.v3i2.38.
A.  Sukusvieri,  “Implementasi  Metode  Single  Shot  Detector  untuk  Pengenalan  Wajah,” Univ. Din., 2020.
D.  A.  Manalu  dan  G.  Gunadi,  “Implementasi  Metode  Data  Mining  K -Means  Clustering Terhadap Data Pembayaran Transaksi Menggunakan Bahasa Pemrograman Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech J. Technol. Inf., vol. 8, no. 1, hal. 43 – 54, 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
A. Triono, A. S. Budi, dan R. Abdillah, “Implementasi Peretasan Sandi Vigenere Chipper Menggunakan Bahasa Pemograman Python,” J. JOCOTIS - J. Sci. Inform. Robot., vol.
1, no. 1, hal.
1 – 9, 2023, [Daring]. Tersedia pada:
https://jurnal.ittc.web.id/index.php/jumri.