## Peningkatan Akurasi Penghitungan Jumlah Kendaraan dengan Membangkitkan Urutan Identitas Deteksi Berbasis Yolov4 Deep Neural Networks
Faqih Rofii 1* , Gigih Priyandoko 1 , M. Ifan Fanani 1 , Aji Suraji 2
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
2 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang Jl. Taman Borobudur Indah, Malang, Jawa Timur, Indonesia 65142

## Abstrak
Model  untuk  deteksi,  klasifikasi  dan  penghitungan  jumlah  kendaraan  berbasis  pada  visi  komputer  dan kecerdasan  buatan  terus  berkembang.  Penelitian  ini  mempresentasikan  pendekatan  model  deteksi, klasifikasi  dan  penghitungan  jumlah  kendaraan  berbasis  Yolov4.  Penghitungan  jumlah  kendaraan dilakukan  dengan  membangkitkan  nomor  urut  identitas  tiap  kendaraan  setelah  objek  dideteksi  dan diklasifikasi  yang  ditandai  dengan  ditampilkannya  bounding  box,  kelas  dan  skor  kepercayaan.  Input sistem  berupa  dataset  video  yang  diambil  dengan  mempertimbangkan  posisi  kamera,  intensitas  cahaya dan  kepadatan  trafik  kendaraan.  Metode  yang  dilakukan  telah  mampu  menghitung  jumlah  kendaraan berupa  mobil,  sepeda  motor,  bus  dan  truk.  Evaluasi  kinerja  model  didasarkan  pada  parameter  akurasi, presisi  dan  recall  total  dari  confusion-matrix.  Hasil  pengujian  dataset  dan  perhitungan  paramater performa  model  telah  didapat  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall  total  terbaik  ketika  pengujian  model dilakukan pada siang hari dimana posisi kamera pada ketinggian 6 m dan susut 50 0 sebesar 83%, 93% dan 94%.  Sedangkan akurasi, presisi dan recall total terendah didapat ketika pengujian model dilakukan pada malam hari dimana posisi kamera pada ketinggian 1,5 m dan susut 90 0 sebesar 68%, 77% dan 78%.
Kata kunci : deteksi dan klasifikasi; penghitungan kendaraan; Yolov4; deep neural networks; akurasi

## Abstract
[Title:  Vehicle  Counting  Accuracy  Improvement  By  Identity  Sequences  Detection  Based  on  Yolov4 Deep  Neural  Networks] Models  for  vehicle  detection,  classification,  and  counting  based  on  computer vision  and  artificial  intelligence  are  constantly  evolving.  In  this  study,  we  present  the  Yolov4-based vehicle detection, classification, and counting model approach. The number of vehicles was calculated by generating the serial number of the identity of each vehicle. The object is detected and classified, marked by the display of bounding boxes, classes, and confidence scores. The system input is a video dataset that considers  the  camera  position,  light  intensity,  and  vehicle  traffic  density.  The  method  has  counted  the number  of  vehicles:  cars,  motorcycles,  buses,  and  trucks.  Evaluation  of  model  performance  is  based  on accuracy,  precision,  and  total  recall  of  the  confusion  matrix.  The  results  of  the  dataset  test  and  the calculation of the model performance parameters had obtained the best accuracy, precision. Total recall values when the model testing was carried out during the day where the camera position was at the height of 6 m and the loss of 500 was 83%, 93%, and 94%. Meanwhile, the lowest total accuracy, precision, and recall were obtained when the model was tested at night. The camera position was at the height of 1.5 m, and 900 losses were 68%, 77%, and 78%.
Keywords : detection and classification; vehicles counting; Yolov4; deep neural networks; accuracy

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  jumlah  kendaraan  berdasarkan jenis  kendaraan  berupa:  mobil  penumpang,  bis,  mobil
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: faqih@widyagama.ac.id
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
barang  dan  sepeda  motor  sampai  dengan  akhir  tahun 2018  adalah  sejumah  146.858.759  unit,  dimana  data tersebut  bersumber  dari  Korps  Lalu  Lintas  Kepolisian Republik  Indonesia  (Badan  Pusat  Statistik,  n.d.). Pesatnya  peningkatan  jumlah  kendaraan  berakibat  pada meningkatnya trafik kendaraan di jalan raya. Di sisi lain lebar  jalan  tidak  mengalami  penambahan  secara signifikan  sehingga  mengakibatkan  kemacetan  di  jalan terutama  di  dalam  kota.  Untuk  mengatasi  penumpukan trafik  kendaraan  perlu  dirumuskan  strategi  rekayasa trafik  agar  kemacetan  tidak  semakin  parah.  Rekayasa trafik  membutuhkan  sejumlah  data  terkait  dengan kondisi  jalan  dan  kendaraan,  salah  satu  faktor  penting adalah  mengetahui  jumlah  kendaraan  pada  suatu  ruas jalan dari waktu ke waktu.
Saat  ini  penghitungan  jumlah  kendaraan  masih dilakukan  secara  manual  dengan  mencatat  setiap  jenis kendaraan  yang  lewat.  Cara  lain  adalah  dengan memasang suatu sensor pada  ruas jalan  tertentu dimana sensor  akan  mendeteksi  setiap  kendaraan  yang  lewat berdasarkan  kuat  tekan,  infra  merah,  ultras  sonic (Yuniarto, 2008) atau jenis sensor yang lain (Balid dkk. , 2017). Sejalan dengan perkembangan metode kecerdasan  buatan,  visi  komputer  dan  murahnya perangkat  kamera,  metode  deteksi  dan  penghitungan jumlah  kendaraan  juga  semakin  berkembang.  Sensor berbasis penglihatan ( vision ) dapat memberikan informasi  yang  lebih  banyak  daripada  sensor  lain, sehingga  deteksi  trafik  berbasis  kamera  memiliki  peran penting  pada  deteksi  kendaraan  dan  pemantauan  lalu lintas  (Mashudi dkk. ,  2020).  Namun, video yang ditangkap  oleh  kamera  membutuhkan  pemrosesan  yang canggih  untuk  mendeteksi  kendaraan  dikarenakan berbagai macam bentuk, warna dan perspektif.
Deteksi  objek  berupa  kendaraan  berbasis  visi komputer  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  metode  mesin tradisional  dan deep  learning .  Metode  tradisional meliputi  subtraksi  latar  belakang,  perbedaan frame dan aliran  optik  (Antony  &  Suchetha,  2016).    Metode deep learning banyak  dikembangkan  berbasis Convolutional Neural  Networks (CNN)  yang  memiliki  kemampuan mempelajari  fitur  untuk  deteksi  dan  klasifikasi  suatu objek  dalam  gambar  (Gomaa dkk. ,  2019).  Salah  satu metode  yang  penting  pada  deteksi  objek  adalah frame work  dari You  Only  Look  Once (YOLO).  Sistem deteksi  pada  YOLO  melalui  tiga  tahap  utama  yaitu  : resize  gambar,  menjalankan  jaringan  konvolusi  dan Non-max suppression (Redmon dkk. , 2016).
YOLO  adalah  algoritma  deteksi  objek  berbasis CNN  yang  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Joseph Redmon.  YOLO  menyatukan  komponen  terpisah  dari sistem  deteksi  menjadi  terpadu  dalam  satu  jaringan neural dengan  menggunakan  fitur  dari  gambar  input untuk  memprediksi bounding  box. Jaringan  tersebut memprediksi  semua bounding  box dari  semua  kelas
yang  terdapat  dalam  gambar  secara  simultan.  Ide  dasar YOLO  adalah  membagi  input  gambar  atau video menjadi  SxS  grid.  Suatu  sel  grid  yang  kecil bertanggungjawab  melakukan  prediksi  objek  berupa bounding  box B  dan  skor  kepercayaan  C,  jika  titik tengah  suatu  objek  jatuh  di  sel  grid  tersebut.  Skor kepercayaan  menggambarkan  seberapa  besar  model percaya  bahwa  di  dalam box terdapat  suatu  objek  dan seberapa akurat dia memprediksi objek.
Masing-masing bounding  box mengandung  5 komponen  prediksi: x,  y,w,h dan  skor  kepercayaan. Koordinat  (x,y)  mewakili  titik  tengah  dari box relatif terhadap batas-batas dari sel grid. Lebar dan tinggi (w,h) diperkirakan  relatif  terhadap  keseluruhan  gambar.  Skor prediksi  menyatakan Intersection  Over  Union (IOU) antara kotak yang diprediksi dan ground truth . Setiap sel grid  juga  memprediksi  probabilitas  kelas  bersyarat ( ) pada  sel  grid  yang  berisi  objek dikalikan  dengan  prediksi  keyakinan  kotak  individu untuk  mendapatkan  skor  keyakinan  khusus  kelas  untuk setiap  kotak.  Skor  ini  mengkodekan  probabilitas  kelas tersebut muncul di box dan seberapa cocok box prediksi dengan objek.
( ) (      ) ( ) (1)
Input gambar pada YOLO dibagi menjadi grid 13 × 13 sel, sehingga terdapat 169 sel kotak dan setiap  sel memprediksi  5 bounding  box .  Total  terdapat  169  ×  5  = 845 bounding  box pada  satu  gambar.  Setiap  kotak memiliki  skor  kepercayaan  masing-masing,  ada  yang rendah  hingga  yang  tinggi.  YOLO  hanya  menyimpan skor  kepercayaan  di  atas treshold yang  nilainya  dapat kita  tentukan  sendiri,  misal  30%. Bounding  box yang memiliki skor terendah kemudian dihilangkan, proses ini disebut non-max  Suppression .  Sebagaimana  pada Gambar  1,  hanya  terdapat  3  objek  dengan  skor kepercayaan  tinggi  yang  kemudian  ditampilkan  hasil prediksinya.  Walaupun  terdapat  845  prediksi  yang terpisah,  namun  semuanya  dibuat  dalam  waktu bersamaan, CNN hanya  berjalan  dalam  sekali  proses, sehingga  menjadikan  YOLO  sebagai  algoritma  deteksi yang kuat dan cepat.
Penelitian  terkait  deteksi  dan  penghitungan kendaraan  telah  banyak  dikembangkan,  antara  lain dengan  menggunakan  metode: Fuzzy  C-means dan segmentasi  deteksi  tepi Canny (Wibowo dkk. ,  2014), algoritma Backpropagation dan Sobel (Adistya  & Muslim,  2016),  analisa Blob (Setyawan dkk. ,  2019),
Framework Tensorflow Object Detection API (Manajang dkk. ,  2020),  CNN  dan optical  flow (Gomaa dkk. ,  2019)  dan  algoritma Deep  Learning  YOLO (Rachmawati  &  Widhyaestoeti,  2020).  Penelitian
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 1 . Model deteksi objek YOLO (Redmon dkk ., 2016)
Gambar 2 . Diagram alir proses deteksi dan penghitungan jumlah kendaraan
terdahulu  yang  dilakukan  telah  mampu  mendeteksi  dan menghitung  kendaraan,  namun  tidak  menjelaskan  dan menampilkan  urutan  identitas  kelas  kendaraan  yang dideteksi  dan  dihitung.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menghasilkan  sistem  deteksi  dan  penghitung  masing- masing  kelas  kendaraan  dan  jumlah  totalnya  melalui analisis video berbasis  algoritma  YOLO  versi  4.  Untuk menandai  kendaraan  yang  telah  terdeteksi  pada  suatu frame dalam video ,  maka  kendaraan  yang  telah terdeteksi  ditandai  dengan  urutan  nomor  identitas berdasarkan  kelasnya.  Adapun  kelas  kendaraan  yang dideteksi  dalam  penelitian  ini  adalah:  mobil,  bus,  truk, sepeda, sepeda motor dan kereta api.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  berbasis  algoritma YOLO  versi  4.    Kebanyakan  orang  saat  ini  masih menggunakan  Yolov3  sebagai  algoritma  deteksi  objek karena  menghasilkan  output  yang  bagus.  Yolov3 mempunyai  33  layer  konvolusi  sebagai  ekstraktor  fitur dan Darknet 53 sebagai backbone jaringan (Bochkovskiy dkk. ,  2020).    Yolov4  telah  memperbaiki dua  parameter  penting  dalam  menilai  kualitas  dari algoritma  deteksi  objek  yaitu:  akurasi  ( average precission /AP) dan kecepatan ( frames per second /FPS). Selain  itu training  model dapat  dilakukan  pada  GPU tunggal. Untuk memperbaiki jaringan terdapat spesfikiasi  teknis  yaitu Bag-of-Freebies dan Bag-Of- Specials . Backbone sebagai  arsitektur  ekstraksi  fitur pada  Yolov4  menggunakan  CSPDarknet53.  Jika dibandingkan  dengan  detektor  obek  lain  seperti EfficientDet, Yolov4 dapat bekerja dua kali lebih cepat, dan juga memperbaiki AP dan FPS dari Yolov3 sebesar masing-masing 10% dan 12%.
Kim  dalam paper nya  telah  memaparkan  metode pengenalan jenis kendaraan dengan model deep learning YOLO  dibandingkan  dengan Recurrent-Convolutional Neural  Networks (R-CNN)  dan Single  Shot  Detector
(SSD).  R-CNN  menggunakan  basis  CNN  untuk  deteksi dan  klasifikasi  jenis  kendaraan  melalui  dua  langkah, hasilnya  adalah  akurasinya  relatif  tinggi,  namun kecepatan  deteksinya  sangat  lambat.  SSD  karena menggunakan  model  yang  ringan  menghasilkan  deteksi kendaraan  yang  lebih  cepat  namun  akurasinya  rendah, bahkan  terkadang  gagal  mendeteksi  kendaraan.  YOLO memproses  deteksi  kendaraan  lebih  cepat  dari  R-CNN dengan  akurasi  yang  lebih  baik  dari  SSD  (Kim  dkk., 2020). Kinerja AP dari model Yolov4, R-CNN dan SSD dalam  mendeteksi  mobil  adalah  98,8%,  93,2%  dan 92.7%.  Sedangkan  kinerja  FPS  dari  masing-masing model  secara  berturut-turut  adalah  82,1,  105,14  dan 36,32  FPS.  Paper  lain  yang  dipresentasikan  oleh  Wang membandingkan  Yolov3,  R-CNN,  dan  SSD.  Hasilnya dapat dinyatakan bahwa kinerja AP dan FPS dari YOLO adalah moderate (Wang dkk. ,  .  2019).  Berdasarkan beberapa  paper  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini dipilih  Yolov4  untuk  digunakan  deteksi  dan  klasifikasi jenis kendaraan.
Diagram alir penelitian yang dilakukan ditunjukkan oleh Gambar 2. Input detektor adalah video hasil  rekaman  dalam  format  .MP4,  sebanyak  10 video yang  diambil  pada  waktu  berbeda:  pagi,  siang,  petang dan  malam,  serta  kondisi  trafik  kendaraan  pada  waktu padat, normal dan lengang. Pengambilan data video pada waktu yang berbeda adalah mempertimbangkan kepadatan  trafik  kendaraan  dan  juga  intensitas  cahaya pada  waktu  yang  berbeda  untuk  mengetaui  kinerja detektor.
Sistem  penghitung  jumlah  kendaraan  terdiri  dari tiga  proses  utama,  yaitu  :  deteksi,  pelacakan  ( tracking ) dan  penghitungan.  Proses  deteksi  dengan  detektor Yolov4  membutuhkan  beberapa  file  utama  yaitu yolov4.cfg,  yolov4.weigths  dan  coco.names.  Detektor ini  dijalankan  pada  python  3.8  dengan  dukungan frame works  dan  library  pendukung  lainnya,  yaitu: tensorflow  1.15.4,  keras  2.2.4,  numpy  1.18.5,  imutils 0.5.3, opencv 4.4, scipy 1.5.4 dan lainnya. Untuk  mulai menghitung jumlah kendaraan yang akan dideteksi maka dilakukan  inisialisasi  nilai  awal  0  pada  fungsi penjumlahan mobil, sepeda motor, bus dan truk.
Pada  penelitian  ini  digunakan  yolov4.cfg  dan yolov4.weigths.  Yolov4.cfg  adalah  file  yang  berisi parameter jaringan CNN yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan  input,  training  dan  output.  Yolov4.weigths berisi  nilai-nilai  bobot  jaringan  yang  telah  diupdate setelah  proses  training.  Penelitian  ini  menggunakan bobot pre-trained  networks sesuai  paper  yang  disajikan oleh  Bochkovskiy. Training menggunakan dataset imagenet , iterasi training sebanyak 1.000 kali dan terus di update tiap  kelipatan  seribu,  ukuran batch dan mini batch adalah  128  dan  32,  laju training 0,1  dan momentum  0,9  (Bochkovskiy dkk. ,  2020). Pre-trained networks yang telah didapat, selanjutnya kita modifikasi agar  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  objek gambar  dalam frame video serta  menampilkan  nama objek  kendaraan  berupa  mobil,  truk,  bus  dan  sepeda motor.
Untuk  menguji  kinerja modified  pre-trained networks Yolov4  yang  telah  didapat,  diambil video trafik  kendaraan  sebagai  bahan  uji.  Bahan  uji  di  sini adalah video dataset  yang  diambil  dengan  merekam trafik  kendaraan secara langsung di Wilayah perbatasan Kota  Malang  menuju  ke  arah  Surabaya.  Titik pengambilan video ini  dipilih  karena  merupakan  jalan yang  sibuk  dan  jenis  kendaraan  yang  lewat  dapat mewakili  kelas  kendaraan  yang  akan  dideteksi  dan diklasifikasi. Peralatan yang digunakan untuk mengambil video adalah  kamera handphone dengan resolusi  gambar  1080  pixels/30  fps.  Lama  pengambilan tiap video adalah 300 detik, dengan jumlah pengambilan sebanyak  30  kali  pada  waktu  pagi,  siang  dan  malam. Teknik  pengambilan video dilakukan  pada  dua  posisi kamera, yaitu posisi lurus di depan objek dan posisi 1,5 m  di  atas  objek.  Proses  pengujian  dataset video dilakukan  melalui  komputer  dengan  spesfikasi  prosesor core i5 generasi 6, 16 GB RAM dan GPU 2 GB, dengan python dan darknet (Redmon, 2016).
Pembacaan  input video menggunakan  perintah VideoCapture dari opencv dimana video input  dalam format  .mp4.  Detektor  akan  mendeteksi  objek  pada
frame yang  telah  dibaca  dari video input  untuk mendapatkan bounding box , kelas dan skor kepercayaan. Pelacakan adalah proses mengikuti jalur atau pergerakan suatu  objek  dengan  tujuan  untuk  menemukan  atau mengamati  jalurnya.  Proses  tracking  diprepresentasikan dengan  menampilkan  nomor  identitas  kendaraan  dan menjaganya hingga objek keluar dari area deteksi dalam frame video . Untuk membangkitkan nomor urut identitas tiap  kendaraan  yang  terdeksi  digunakan  alur  program berikut:
Input: frame video input Output: Identitas kendaraan terdeteksi Initialization idx, current_detcetion Get ID_kendaraan if len(idxs) > 0: if (LABELS[classIDs[i]]== "Mobil" in vehicles ): current_detections[(centerX, centerY)] = jumlah_mobil jumlah_mobil += 1 if (LABELS[classIDs[i]]== "Motor" in vehicles ): current_detections[(centerX, centerY)] = jumlah_SpdMotor jumlah_SpdMotor += 1 if (LABELS[classIDs[i]]== "Bus" in vehicles ): current_detections[(centerX, centerY)] = jumlah_bus jumlah_bus += 1 if (LABELS[classIDs[i]]== "Truck" in vehicles ): current_detections[(centerX, centerY)] = jumlah_truck jumlah_truck += 1 ID = current_detections.get((centerX, centerY)) End
Sub-program di atas bertujuan untuk membangkitkan  urutan  identitas  kelas  kendaraan  yang terdeteksi  dalam  bentuk  angka  0,1,2,3  dan  seterusnya sampai dengan objek kendaraan yang terdeteksi di frame terakhir.  Objek  kendaraan  yang  terdeteksi  selanjutnya diklasifikasi  berdasarkan  jenis  kendaraan  dan  dilakukan penghitungan  dengan  menambahkan  +1  untuk  tiap-tiap jenis  kendaraan  yang  terdeteksi  dalam  frame  dan mendapatkan  nomor  urut  identitas  kendaraan.  Ketika masing-masing  jenis  kendaraan  dijumlahkan,  pada  saat yang  sama  total  kendaraan  yang  telah  dideteksi  juga dijumlahkan.  Hasil  deteksi,  tracking  dan  penghitungan selanjutnya  ditampilkan  sepanjang frame  video selama ketiga  proses  tersebut  berlangsung,  dan  di  saat  yang sama  tiap-tiap frame  video yang  telah  diproses  akan disimpan menjadi output dalam format .avi.
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 3. Deteksi dan pelacakan dengan membangkitkan urutan identitas objek pada tiap frame

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan pre-trained  network dari  Yolov4  untuk  proses  deteksi  objek  kendaraan (Mahto,  2020).  Secara  khusus  penelitian  ini  bertujuan untuk  mendeteksi  dan  melacak  kendaraan  dengan membangkitkan  nomor  urut  identitas  kendaraan  yang terdeteksi  dalam  suatu frame  video dan  tetap menjaganya  hingga  kendaraan  yang  terdeteksi  tidak muncul dalam video. Setiap objek kendaraan yang telah terdeteksi  kemudian  ditampilkan  label  kelas,  nomor identitas  dan  dan  skor  kepercayaan  tertinggi.  Setelah proses  deteksi  selanjutnya  dilakukan  penghitungan sesuai kelas  kendaraan,  yaitu:  mobil, sepeda  motor, bus dan truk.
Pada penelitian ini dilakukan analisis video trafik lalu  lintas  yang  berdurasi  5  menit  untuk  menguji program deteksi dan pelacakan gerak kendaraan dengan membangkitkan  nomor  identitas  kendaraan.  Video tersebut  menjadi  input  bagi  program,  kemudian  proses deteksi  objek  mulai  dilakukan  dari frame pertama hingga frame terakhir.
Gambar  3  menunjukkan  contoh  hasil  dari  proses yang  dilakukan.  Pada frame pertama  objek  telah terdeteksi  dengan  menampilkan  label  kelas  dan  skor kepercayaan.  Pada  saat  yang  sama  nomor  urut  identitas dimunculkan di titik tengah bounding box berupa angka 0,  1,  2,  3,  dan  seterusnya.  Nomor  identitas  tersebut muncul  setelah  detektor  mendapatkan  skor  kepercayaan tertinggi hasil deteksi.
Nomor  identitas  ini  akan  tetap  dijaga  (dilacak) dari frame saat awal deteksi hingga frame di mana objek tersebut  tidak  muncul.  Sebagaimana  ditunjukkan  oleh Gambar  3,  objek  mobil  yang  terdeteksi  dengan  nomor urut 0 muncul di frame pertama dan tetap terjaga hingga frame 20 hingga 97 dan tidak muncul lagi setelah frame berikutnya.  Sedangkan  objek  mobil  dengan  nomor identitas  1  karena  berbeda  kecepatan  dengan  mobil  0 nomor identitas tetap dijaga hingga frame lebih dari 100
dimana  objek  tersebut  sudah  tidak  muncul  lagi.  Nomor identitas akan tetap dibangkitkan untuk setiap objek baru yang  terdeteksi  di  setiap  kelas  kendaraan  dan  bersifat unik (tidak berulang) hingga frame akhir dari video . Untuk  menguji  kemampuan  sistem  melakukan deteksi dan penghitungan kendaraan, dilakukan pengujian  dengan  memberi  input video yang  diambil berdasarkan  kriteria:  tinggi  dan  sudut  kamera  terhadap area objek, intensitas cahaya dan kepadatan trafik. Video input diambil di jalan raya jalur masuk dan keluar Kota Malang.  Lokasi  pengambilan video mempertimbangkan kepadatan  trafik  dan  mewakili  seluruh  jenis  kendaraan yang  akan  dideteksi  dan  dihitung.  Waktu  pengambilan video dilakukan  pada  jam  6-8  pagi,  jam  12  –  13  siang, 16  –  17  sore  dan  19  –  20  malam.  Hasil  deteksi  dan penghitungan  kendaraan  dapat  dilihat  pada capture Gambar 4 serta Tabel 1 dan 2.
Gambar  4  menunjukkan  hasil  deteksi  dan penghitungan  jumlah  kendaraan  berupa  mobil,  sepeda motor,  bus,  truk  dan  totak  kendaraan  keseluruhan  yang merupakan  sampel  dari  pengambilan video pada  waktu siang,  sore  dan  malam  hari.  Kecepatan  proses  deteksi dan  penghitungan  kendaraan  sangat  ditentukan  oleh spesifikasi hardware komputer yang digunakan terutama RAM  dan  GPU.  Masing-masing  kendaraan  yang dideteksi dan diklasifikasi pada Gambar 4  yang ditandai dengan adanya bounding box , label kelas kendaraan dan skor kepercayaan.
Untuk menghindari overfitting pre-trained networks telah  dilatih  menggunakan dropout dan augmentasi  data  ekstensif. Layer  dropout dengan  laju 0,5  berada  setelah layer koneksi  pertama  untuk mencegah  koadaptasi  di  antara layer-layer nya.  Untuk augmentasi  data  diperkenalkan  penskalaan  acak  dan translasi  hingga  20%  dari  gambar  asli  dan  juga penyesuaianeksposur  dan  saturasi  gambar  hingga  faktor 1:5 dalam warna HSV (Redmon dkk. , 2016).
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 4 . Contoh hasil deteksi dan penghitungan jumlah kendaraan
Tabel 1 . Dataset pengujian
Objek Kendaraan Mobil Sepeda Motor Bus Truk Posisi kamera 1 Siang 135 285 40 60 Malam 124 237 34 25 Posisi Kamera 2 Siang 135 316 46 42 Malam 118 235 40 38 Tabel 2 . Confusion matrix hasil deteksi dan penghitungan pada tinggi kamera 6 m dan sudut  50 0 Prediksi Mobil Sepeda Motor Bus Truk Ak tu al Mobil 130 0 5 0 Sepeda Motor 0 229 0 0 Bus 0 0 34 6 Truk 0 0 4 56
Confusion  matrix digunakan  sebagai  basis  untuk mengukur  performa  pengujian  model  terhadap  dataset. Confusion  matrix memberikan  informasi  perbandingan hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  (model) dengan hasil klasifikasi sebenarnya. Parameter performa model  adalah  akurasi,  presisi  dan recall .  Akurasi merupakan  rasio  prediksi  benar  (positif  dan  negatif) dengan  keseluruhan  data.  Akurasi  menggambarkan berapa  persen  kelas  objek  yang  benar  diprediksi  dan tidak  benar  dari  kesuluruhan  objek.  Presisi  merupakan rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positf.  Presisi menggambarkan  berapa  persen  kelas  objek  yang  benar dari  keseluruhan  objek  yang  diprediksi. Recall merupakan  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan dengan  keseluruhan  data  yang  benar  positif. Recall menggambarkan  berapa  persen  kelas  objek  yang  benar dibandingkan keseluruhan objek yang sebenarnya.
Untuk  mendapatkan  parameter  tersebut,  maka perlu  diketahui  nilai  prediksi  dan  aktual  data.  Nilai tersebut  adalah True  Positive (TP)  merupakan  data positif  yang  diprediksi  benar. True  Negative (TN) merupakan  data  negatif  yang  diprediksi  benar. False Postive (FP)  merupakan  data  negatif  namun  diprediksi sebagai  data  positif. False  Negative (FN)  merupakan
data  positif  namun  diprediksi  sebagai  data  negatif. Terdapat  dua  dataset  yang  telah  dibuat  untuk  validasi dataset,  yaitu:  1)  posisi  kamera  1,    dataset video yang diambil  oleh  kamera  dengan  ketinggian  6  meter  di  atas permukaan  jalan  dengan  sudut  kamera  terhadap  tanah sebesar  50 0 ,  dan  2)  posisi  kamera  2,  dataset video yang diambil oleh kamera dengan ketinggian 1.5 meter di atas permukaan  jalan  dan  sudut  kamera  terhadap  tanah sebesar  90 0 .  Dataset  pertama  memiliki  total  data  520 buah  untuk  pengambilan  data  siang  hari,  sedangkan pada  malam  hari  sejumlah  420  buah.  Dataset  kedua memiliki  total  data  sejumlah  539  buah  untuk pengambilan  data  siang  hari,  sedangkan  malam  hari sejumlah 431 buah
Untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi dan recall dari confusion  matrix pada  Tabel  2,  maka  dapat dihitung menggunakan persamaan 2 – 6.
(2)
(3) ∑ ( ) ∑ (4)
(5)
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Tabel  5 . Confusion  matrix hasil  deteksi  dan penghitungan pada tinggi kamera 1.5 m dan sudut  90 0
malam hari Prediksi Mobil Sepeda Motor Bus Truk Ak tu al Mobil 112 0 6 0 Sepeda Motor 0 129 0 0 Bus 12 0 16 12 Truk 5 0 14 19 Tabel 6. Performa pengujian model Akurasi total (%) Presisi total (%) Recall total (%) Posisi kamera 1 Siang 83 93 94 Malam 68 83 85 Posisi Kamera 2 Siang 77 84 85 Malam 68 77 78
∑ ( ) ∑ (6)
Berdasarkan confusion matrix pada Tabel 1, maka nilai akurasi, presisi dan recall adalah:
(     )
(            )
(   )
(    )
(     ) (            )
(   )
(    )
Berdasarkan confusion  matrix pada  Tabel  3, maka  nilai  akurasi  total,  presisi  total  dan recall total masing-masing adalah sebesar 68%, 83% dan 85%.
Berdasarkan confusion  matrix pada  Tabel  4, maka  nilai  akurasi  total,  presisi  total  dan recall total masing-masing  adalah  sebesar  77%,  84%  dan  85%. Hasil pengujian sistem dirangkum dalam Tabel 6. Hasil pengujian  pada  Tabel  2  dan  3  adalah  deteksi  dan penghitungan  jumlah  kendaraan  dari  input video yang diambil  oleh  kamera  dengan  ketinggian  6  meter  di  atas permukaan  jalan  dan  sudut  kamera  terhadap  tanah sebesar  50 0 pada  waktu  siang  dan  malam  hari.  Pada ketinggian  dan  sudut  tersebut  objek  berada  di  bawah kamera  sehingga  terlihat  bagian  depan/belakang  dan atas.  Sedangkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  4  dan  5 adalah deteksi dan penghitungan jumlah kendaraan dari input video yang diambil oleh kamera dengan ketinggian 1.5  meter  di  atas  permukaan  jalan  dan  sudut  kamera terhadap tanah sebesar 90 0 pada waktu siang dan malam. Pada  ketinggian  dan  sudut  tersebut  objek  berada  di depan  kamera  sehingga  terlihat  bagian  depan/belakang dan  samping.  Resolusi  ketika  melakukan  pengambilan video adalah sebesar 1080 pixel/30fps.
Berdasarkan confusion  matrix pada  Tabel  5, maka  nilai  akurasi  total,  presisi  total  dan  recall  total masing-masing  adalah  sebesar  66%,  77%  dan  78%. Performa  pengujian  model  terangkum  pada  tabel  6. Evaluasi  performa  model  meliputi  akurasi  total,  presisi total dan recall total.
Sebagaimana  diperlihatkan  oleh  Tabel  6, akurasi,  presisi  dan recall total  terbaik  didapat  ketika
Tabel  3 . Confusion  matrix hasil  deteksi  dan penghitungan  pada  tinggi  kamera  6  m  dan  sudut    50 0
malam hari Prediksi Mobil Sepeda Motor Bus Truk Ak tu al Mobil 112 0 12 0 Sepeda Motor 0 138 0 0 Bus 3 0 21 10 Truk 5 0 5 15 Tabel  4 . Confusion  matrix hasil  deteksi  dan penghitungan pada tinggi kamera 1.5 m dan sudut  90 0 siang hari
Prediksi Mobil Sepeda Motor Bus Truk Ak tu al Mobil 129 0 6 0 Sepeda Motor 0 233 0 0 Bus 3 0 31 12 Truk 5 0 11 26
doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
pengujian  model  dilakukan  pada  siang  hari  dimana posisi  kamera  pada  ketinggian  6  m  dan  susut  50 0 . Sedangkan  akurasi,  presisi  dan recall total  terendah didapat  ketika  pengujian  model  dilakukan  pada  malam hari  dimana  posisi  kamera  pada  ketinggian  1,5  m  dan susut 90 0 .
Dari  Tabel  6  dan  Gambar  5  dapat  dinyatakan bahwa pada kondisi cerah akurasi tertinggi didapat pada saat  model  mendeteksi  objek  mobil  sebesar  96%  dan akurasi  terendah  untuk  objek  bus  sebesar  85%. Sedangkan pada kondisi malam akurasi terendah didapat ketika  model  mendeteksi  objek  sepeda  motor  sebesar 58%.  Pada  Gambar  6  ketika  kondisi  cerah  akurasi tertinggi  didapat  pada  saat  model  mendeteksi  objek mobil  sebesar  96%  dan  akurasi  terendah  untuk  objek truk  sebesar  62%.  Sedangkan  pada  kondisi  malam akurasi  tebaik  didapat  ketika  model  mendeteksi  objek mobil  sebesar  95%  dan  terendah  ketika  mendeteksi objek  bus  sebesar  40%.  Pada  saat  pengambilan video dengan  ketinggian  6  meter  dan  sudut  50 0 terhadap permukaan  tanah  dan  kondisi  cerah,    deteksi  terhadap objek  mobil,  truk  dan  sepeda  motor  tidak  bermasalah karena  sesuai  dengan bounding  box .    Namun  ketika mendeteksi  bus,  objek  terlihat  lebih  panjang  dan bounding  box tidak  sesuai  dengan  ukuran  objek, sehingga deteksi menjadi bias antara bus atau truk.
Pengambilan video dengan  ketinggian  1.5  meter dan  sudut  90 0 terhadap  permukaan  tanah  dan  kondisi cerah,  deteksi  terhadap  objek  mobil,  truk,  bus  dan sepeda motor tidak bermasalah karena permukaan objek sesuai dengan bounding box . Akurasi deteksi bermaslah ketika  ukuran  bus  atau  truk  lebih  besar  dari  rata-rata ukuran normal. Pada saat malam hari deteksi objek lebih banyak  bermasalah  ketika  mendeteksi  objek  sepeda motor,  hal  ini  disebabkan  oleh  bentuk  objek  yang terlihat samar dan gelap sehingga seringkali objek tidak terdeteksi.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini telah mengembangkan penggunaan detektor objek berbasis Yolov4 untuk  mendeteksi objek kendaraan. Penelitian mengusulkan penghitungan jumlah  kendaraan  dengan  membangkitkan  nomor  urut identitas  unik  untuk  tiap  kendaraan.  Penghitungan jumlah  masing-masing  kendaraan  telah  dapat  dilakukan berupa:  mobil,  sepeda  motor,  bus  dan  truk.  Akurasi deteksi  dihasilkan  berdasarkan  hasil  pengukuran  dan analisis video input  yang  didapa  dari  hasil  perekaman kamera  yang  ditempatkan  pada  ketinggian  dan  sudut yang  berbeda.  Pengukuran  juga  dilakukan  pada  kondisi siang/ cerah dan malam hari. Kekurangan dari penelitian adalah  tidak  adanya bounding  area untuk  membatasi area  perhitungan  dan  menghindari  objek  kendaraan  di luar  area  agar  tidak  terdeteksi  dan  terhitung.  Pengujian model  belum  dilakukan  secara real-time .  Klasifikasi jenis  kendaraan  belum  didasarkan  pada  sumbu kendaraan sebagaimana klasifikasi jenis kendaraan yang ditetapkan oleh oleh dinas perhubungan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada Kementrian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan Inovasi  Nasional  yang  telah  membiayai  penelitian  ini dengan Nomor Kontrak 8/E1/KPT/2020. Ucapan terima kasih  juga  disampaikan  kepada  LPPM  Universitas Widyagama  Malang  yang  telah  memfasilitasi  penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Adistya,  R.,  &  Muslim,  M.  A.  (2016).  Deteksi  Dan Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Algoritma Backpropagation Dan Sobel.
Journal  of  Mechanical  Engineering  and Mechatronics 1(02), 282312.
Gambar 5 . Akurasi deteksi tiap objek pada tinggi kamera 6 m dan susut 50 0 Gambar 6 . Akurasi deteksi tiap objek pada tinggi kamera 1.5 m dan susut 90 0

## TEKNIK, 42 (2), 2021, 177
Antony,  J.  J.,  &  Suchetha,  M  (2016).  Vision  Based Vehicle  Detection:  A  Literature  Review. International  Journal  of  Applied  Engineering Research 11(5):3128–33.
Badan  Pusat  Statistik  (n.d.).  Perkembangan  Jumlah
Kendaraan  Bermotor  Menurut  Jenis,  1949- 2018. Retrieved November 23, 2020 (https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/ id/1133).
Balid,  Walid,  Tafish,  H.,  &  Refai,  H.  H.  (2017). Intelligent Vehicle  Counting  and Classification Sensor  for  Real-Time  Traffic  Surveillance.
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19(6):1784–94.
Bochkovskiy,  A.,  Wang,  C.,  &  Liao,  H.  M.  (2020).
YOLOv4:  Optimal  Speed  and  Accuracy  of Object  Detection. ArXiv:2004.10934  [Cs, Eess] .
Gomaa,  A.,  Abdelwahab,  M.  M.,  Abo-Zahhad,  M.,
Minematsu, T., & Taniguchi, R. (2019). Robust Vehicle  Detection  and  Counting  Algorithm Employing a Convolution Neural Network and Optical Flow. Sensors 19(20):4588.
Kim,  J.,  Sung,  J.,  &  Park,  S.  (2020).  Comparison  of Faster-RCNN, YOLO, and SSD for Real-Time Vehicle Type Recognition. 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia (ICCE-Asia) . 1–4
Mahto, Pooja and Garg, Priyamm and Seth, Pranav and Panda,  J,  Refining  Yolov4  for  Vehicle Detection (June 16, 2020). International Journal of  Advanced  Research  in  Engineering  and Technology  (IJARET),  11(5),  2020,  pp.  409- 419., Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3628439
Manajang,  D.,  Sompie,  S.  R.  U.  A.,  &  Jacobus,
A.(2020). Implementasi Framework Tensorflow  Object  Detection  API  Dalam Mengklasifikasi  Jenis  Kendaraan  Bermotor.
Jurnal Teknik Informatika 15(3):171–78.
Mashudi,  A.,  Rofii,  F.,  &  Mukhsim,  M.  (2020).  Sistem Kamera  Cerdas  Untuk  Deteksi  Pelanggaran Marka  Jalan. JASEE  Journal  of  Application and Science on Electrical Engineering 1(01):15–25.
Rachmawati,  F.,  &  Widhyaestoeti,  D.  (2020)  Deteksi
Jumlah  Kendaraan  Di  Jalur  SSA  Kota  Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO. Prosiding LPPM UIKA BOGOR .
Redmon,  J.,  Divvala,  S.,  Girshick,  R.,  &  Farhadi, A.(2016). You Only Look Once: Unified, Real- Time  Object  Detection. Proceedings  of  the IEEE  conference  on  computer  vision  and pattern recognition, 779–88.
Redmon,  J.  (2016).  Darknet:  open  source  neural networks in C. 2013–2016. URL http://pjreddie. com/darknet . Setyawan,  G.  E.,  Adiwijaya,  B.,  &  Fitriyah,  H.  (2019). Sistem  Deteksi  Jumlah,  Jenis  Dan  Kecepatan Kendaraan Menggunakan Analisa Blob Berbasis  Raspberry  Pi. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK) 6(2). Wang, H., Yu, Y., Cai, Y., Chen, Xi., Chen,  L., &  Liu, Q.(2019).  A  Comparative  Study  of  State-of- the-Art  Deep  Learning  Algorithms  for  Vehicle Detection. IEEE  Intelligent  Transportation Systems Magazine 11(2):82–95.
Wibowo,  D.  W.,  Muslim,  M.  A.,  &  Sarosa,  M.  (2014). Perhitungan  Jumlah  Dan  Jenis  Kendaraan Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan Segmentasi  Deteksi  Tepi  Canny. Jurnal EECCIS 7(2):103–10.
Yuniarto,  A.  (2008).  Deteksi  Kepadatan  Lalu  Lintas
Menggunakan Sensor Ultrasonik Pada
Persimpangan  Jalan  Berbasis  Mikrokontroller. PhD Thesis , Universitas Muhammadiyah Surakarta.