## DETEKSI KENDARAAN PADA LALU LINTAS MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK MENDUKUNG DENPASAR SMART CITY
A. A. Istri Ita Paramitha 1* , I Nyoman Mahayasa Adiputra 2
1 Sistem Informasi, STMIK Primakara
2 Manajemen Informasi Kesehatan, Universitas Bali Internasional email: ita@primakara.ac.id 1
Abstrak: Dalam rangka mendukung Kota Denpasar menuju Smart City, maka salah satu faktor yang harus dipenuhi adalah adanya penerapan Smart Infrastructure. Smart Infrastructure mencakup pengembangan jaringan telekomunikasi, transportasi, sistem informasi, dan sistem manajemen yang berbasis IT.  Guna mendukung Kota Denpasar untuk menuju Smart City, maka dalam penelitian ini akan mengambil fokus dalam inovasi teknologi Smart Infrastructure. Dengan memanfaatkan teknologi artificial intelligence untuk mendeteksi kendaraan-kendaraan yang melewati jalan raya sehingga kegiatan pengawasan terhadap lalu lintas dapat dibantu dengan aplikasi berbasis komputer. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan analytic dashboard yang dapat memberikan informasi lalu lintas dengan cepat kepada Dinas Perhubungan Kota Denpasar. Dalam penelitian ini akan dilakukan deteksi kendaraan lalu lintas dengan memanfaatkan Tensorflow Object Detection API yang memiliki tingkat akurasi di atas 90% berdasarkan hasil penelitian-penelitian di bidang Artificial Intelligence yang sebelumnya telah dilakukan. Objek yang  digunakan  sebagai  masukan  adalah  video  dengan  format  mp4  yang  akan  dibaca  dengan  modul  OpenCV.  Proses berikutnya  adalah  terdapat  tiga  bagian  yang  akan  diklasifikasikan  pada  sebuah  kendaraan,  pertama  adalah jenis  kendaraan (motor,mobil,truck atau bus), yang kedua adalah warna kendaraan, dan yang ketiga adalah kecepatan serta arah kendaraan jika kondisi jalan memungkinkan untuk dua arah kendaraan. Selanjutnya untuk memudahkan Dinas Perhubungan Kota Denpasar dalam melihat informasi yang diberikan, maka aplikasi dikembangkan berbasis website.
Kata Kunci : smart city; deteksi; kendaraan; tensorflow
Abstract: In order to support Denpasar City towards a Smart City, one of the factors that must be fulfilled is the implementation of  Smart  Infrastructure.  Smart  Infrastructure  includes  the  development  of  IT-based  telecommunication  networks, transportation, information systems, and management systems. In order to support Denpasar City towards a Smart City, this research will focus on Smart Infrastructure technological innovation. By utilizing artificial intelligence technology to dete ct vehicles passing through the highway so that traffic monitoring activities can be assisted with computer-based applications. The purpose of this research is to produce an analytic dashboard that can provide traffic information quickly to the Denpasar City Transportation Agency. In this research, traffic vehicle detection will be carried out by utilizing the Tensorflow Object Detection  API  which  has  an  accuracy  rate  above  90%  based  on  the  results  of  previous  research  in  the  field  of  Artificial Intelligence. The object used as input is a video in mp4 format which will be read with the OpenCV module. The next process is that there are three parts to be classified in a vehicle. First, the type of vehicle (motorcycle, car, truck or bus), second is the color  of  the  vehicle,  and  the  third  is  the  speed  and  direction  of  the  vehicle  if  road  conditions  allow  for  two-way  vehicles. Furthermore, to make it easier for the Denpasar City Transportation Service to view the information provided by the AI, the application is developed using web-based programming language.
Keywords : smart city; detection; vehicle; tensorflow

## PENDAHULUAN
Kota  Denpasar  merupakan  salah  satu  kota  di Indonesia yang telah menerapkan konsep kota pintar (smart  city).  Pengembangan  Denpasar  Smart  City dimulai  sejak  tahun  2017  yang  ditandai  dengan didirikannya  ruangan  Damamaya  Denpasar  Cyber Monitor  (DCM)[1].  Diawali  dengan  penerapan aplikasi  PRO  Denpasar+  yaitu  aplikasi  dengan berbagai  fitur  pelayanan  publik  untuk  warga  kota Denpasar  secara  real  time  melalui  smartphone. Hingga  tersedianya  ruang  publik  dengan  akses internet yang layak di berbagai tempat. Di tahun 2020 Kota  Denpasar  meraih  peringkat  tertinggi  dalam Hasil  Penilaian  Evaluasi  Implementasi  Masterplan dan Quick Win Smart City Tahap I Tahun 2020 dalam rangka Program Gerakan Menuju 100 Smart City[2]. Dalam evaluasi tersebut Kota Denpasar mengangkat inovasi diantaranya: 1) Smart Heritage Market Pasar Badung  mewakili  Smart  Economy,  2) Taring  Capil, Portal Desa Kelurahan e-Sewakadarma, Portal ASN
Denpasar Integrated Virtual Office System (DIVOS) dan  Pengaduan  Online  PRO  Denpasar  mewakili Smart  e-Government,  3)  Kawasan  Gajah  Mada Heritage,  Story  Telling  Tukad  Badung  mewakili Smart  Branding,  4)  Layanan  Damakesmas,  Sistem Kegawatdaruratan  Terintegrasi  Call  Center  112 mewakili  Smart  Living,  5)  Dharmanegara  Alaya (DNA), Rumah Berdaya mewakili Smart Society dan yang  terakhir  6)  Sidarling,  Revitalisasi  Sungai (Tukad)  Badung  dan  Tukad  Bindu  mewakili  Smart Environment[2].
Di tahun 2021, Kominfo RI mengungkapkan 6 pilar utama yang menjadi dasar pelaksanaan program pengembangan kota cerdas yaitu Smart Governance, Smart Infrastructure, Smart Economy, Smart Living, Smart  People  dan  Smart  Environment[3].  Dari keenam  pilar  tersebut,  belum  terlihat  adanya penerapan  Smart  Infrastructure  di  Kota  Denpasar. Smart  Infrastructure  mencakup  pengembangan jaringan telekomunikasi, transportasi, sistem
informasi,  dan  sistem  manajemen  yang  berbasis  IT [3].  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut,  terdapat beberapa  tantangan  seperti  ketersediaan  data, manajemen data informasi, keamanan data, infrastruktur  yang  mendukung  teknologi  informasi, adaptasi sosial hingga pengembangan aplikasinya.
Kota  Denpasar  merupakan  kota  dengan kepadatan penduduk 962.900 jiwa per tahun 2020[4]. Sejalan  dengan  kepadatan  penduduknya,  kendaraan sebagai alat transportasi utama di Kota Denpasar juga ikut  meningkat.  Menurut  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Bali jumlah kendaraan di Kota Denpasar dari tahun  2019  hingga  2021  mengalami  peningkatan  di atas  20.000unit  setiap  tahunnya[5].  Hal  ini  tentunya dapat  menimbulkan  berbagai  permasalahan  seperti kemacetan, kecelakaan, pelanggaran lalu lintas akibat penumpukan jumlah kendaraan di  jalan raya. Untuk mencegah  terjadinya  permasalahan  tersebut  maka dalam  penelitian  ini  akan  membahas  tentang penerapan  Artificial  Intelligence  untuk  deteksi kendaraan  lalu  lintas.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menghasilkan  analytic  dashboard  yang  dapat memberikan  informasi  lalu  lintas  dengan  cepat kepada  Dinas  Perhubungan  Kota  Denpasar.  Seperti deteksi kepadatan lalu lintas, deteksi kecepatan, jenis serta  warna  kendaraan  yang  melintas.  Dalam melakukan  deteksi  kendaraan  dengan  artificial intelligence,  penelitian  ini  menggunakan  salah  satu framework  dengan  Bahasa  pemrograman  python yaitu  tensorflow,  tensorflow  merupakan  sebuah platform  open  source  untuk  machine  learning didalamnya  terdapat  berbagai  model  yang  mudah digunakan dan mudah dikembangkan untuk berbagai tujuan.  Guna  mendukung  Kota  Denpasar  untuk menuju  Smart  City, maka  dalam  penelitian  ini  akan mengambil  fokus  dalam  inovasi  teknologi  Smart Infrastructure.  Dengan  memanfaatkan  teknologi artificial  intelligence  untuk  mendeteksi  kendaraan- kendaraan  yang  melewati  jalan  raya,  kegiatan pengawasan terhadap lalu lintas dapat dibantu dengan aplikasi berbasis komputer.

## TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  perkembangan  zaman  dan  teknologi, deep  learning  semakin  berkembang  dengan  sangat pesat  di  dalam  menciptakan  program-program artificial  intelligence.  Deep  learning  menggunakan artificial neural network yang membuat deep learning mampu  untuk  terus  melatih  diri  sendiri  dalam mengenali  pola  yang  benar  berdasarkan  data  atau input yang diberikan. Mulai dari face detection, face recognition,  object  detection  dan  object  recognition mulai  diciptakan  menggunakan  deep  learning. Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  framework  deep learning  pun  mulai  dikembangkan.  Tensorflow merupakan salah satu framework deep learning yang dapat  digunakan  untuk  membuat  berbagai  program artificial  intelligence.  Tensorflow  merupakan  salah satu  library  untuk  data  science  yang  bersifat  free opensource  yang  dikembangkan  oleh  para  peneliti
dari tim Google. Tensorflow dapat digunakan dalam berbagai bidang salah satunya adalah object detection API yang merupakan suatu alat yang dapat digunakan untuk  mempermudah  proses  constructing,  training dan deployment pada suatu model object detection.
Penelitian  yang  menggunakan  framework tensorflow  untuk  melakukan  deteksi  objek  seperti yang  dilakukan  oleh  Aningtyas,  dkk  (2020)[6]. Penelitian tersebut bertujuan untuk membuat aplikasi deteksi  objek  menggunakan  Tensorflow  Object Detection API dengan memanfaatkan SSD Mobilenet V2 sebagai model pra-terlatih dalam penerapan ilmu Deep Learning. Aplikasi yang dibuat bertujuan untuk mendeteksi  objek  kamera,  handphone,  headphone, laptop dan mouse melalui input gambar. Dataset yang digunakan  dengan  mengumpulkan  500  gambar dengan membagi menjadi tiga bagian yaitu train set, validation  set  dan  test  set  dengan  perbandingan sebesar  70%:20%:10%.  Pelatihan  dilakukan  dengan bantuan  Google  Research  Colaboratory  sebagai virtual machine. Penelitian ini menggunakan Python 3.6.8  sebagai  Bahasa  pemrograman  dan  memakai beeberapa library yang disediakan oleh Python. Dari uji  coba  yang  dilakukan,  aplikasi  yang  dibuat memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  93,02%  pada  test set[6].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Manajang,dkk (2020) yang juga melakukan implementasi framework tensorflow object detection dalam  mengklasifikasi  jenis  kendaraan  bermotor[7]. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mendeteksi  dan  menghitung  objek  kendaraan  yang melewati  suatu  lalu  lintas  jalan  berdasarkan klasifikasi  jenis  kendaraan  dengan  menggunakan Framework  Tensorflow  Object  Detection  API  dan algoritma  dari  pretrained  model  object  detection YOLO  v3  untuk  melakukan  deteksi  dan  klasifikasi. Berdasarkan  hasil  pengujian  tingkat  akurasi  dalam mendeteksi  objek  kendaraan  berdasarkan  klasifikasi jenis  kendaraan  yang  dilakukan  pada  kelima  file video  uji  coba  memiliki  nilai  rata-rata,  yaitu  90.8% akurat dan perhitungan jumlah kendaraan berdasarkan  klasifikasi  jenis  kendaraan  yang melewati suatu jalan yang dilakukan setiap interval 5 detik  di  dalam  video  kurang  efektif  untuk diterapkan[7].
Berikut  ini  merupakan  beberapa  penelitian terdahulu  yang  melakukan  pengujian  terhadap algoritma  untuk  klasifikasi  kendaraan.  Pada  tahun 2018, Taufiq dkk melakukan penelitian dengan judul “Real-time Vehicle License Plate Detection by Using Convolutional  Neural  Network  Algorithm  with Tensorflow”. Dalam penelitian tersebut menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan  Tensorflow  untuk  mendeteksi  nomor  plat kendaraan. Metode ini bekerja dengan akurasi tinggi sekitar  96%-98%  menggunakan  webcam  dan  video. Untuk mendeteksi nomor plat kendaraan pada video real time arsitektur jaringan dibagi ke dalam beberapa layer,  seperti  input  layer,  convolution  layer,  layer
activation,  layer  pooling,  dan  fully  connected layer[8].    Penelitian  tentang  klasifikasi  jenis kendaraan  dengan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN) juga telah berhasil dilakukan dengan tingkat akurasi sebesar 73,33% [9]. Model CNN yang digunakan  terdiri  dari  empat  lapisan  konvolusi dengan  ukuran  filter  3×3,  fungsi  aktivasi  yang digunakan  yaitu  reLu,  dan  2  pooling  layer  dengan ukuran  2×2.  Citra  yang  digunakan  untuk  penelitian ini  yaitu  sebanyak  120  citra.  Berdasarkan  hasil pelatihan diperoleh tingkat  akurasi  dari  model  CNN yaitu sebesar 0.9444444 dengan loss 0.171811. Pada proses  pengujian  dihasilkan  nilai  loss  yang  masih cukup besar yaitu 0.9727243 dengan akurasi sebesar 0.7333333[9].
Selanjutnya  penelitian  serupa  dilakukan  oleh Himilda  (2021)  dengan  menggunakan  teknik pengolahan citra digital dalam menentukan klasifikasi  kendaraan.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Extreme  Learning  Machine (ELM)  yang  merupakan  salah  satu  bagian  dari artificial intelligence pada jaringan syaraf tiruan feed forward,  dimana  metode  ini  memiliki  potensi  untuk menyelesaikan masalah regresi  dan klasifikasi. Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  masing- masing  25  citra  kendaraan  mobil  dan  sepeda  motor sebagai  data  latih  serta  masing-masing  15  citra kendaraan mobil  dan sepeda motor sebagai  data uji. Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini  berupa  sistem untuk  mengklasifikasi  dua  jenis  kendaraan  yaitu mobil  dan  sepeda  motor  dengan  tingkat  akurasi mencapai 86,6% [10].
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  maka dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  deteksi kendaraan lalu lintas dengan memanfaatkan Tensorflow  Object  Detection  API  yang  memiliki tingkat  akurasi  di  atas  90%.  Input  yang  digunakan adalah  video  dengan  format  mp4,  input  video  akan dibaca  dengan  modul  OpenCV.  Proses  berikutnya adalah terdapat tiga bagian yang akan diklasifikasikan  pada  sebuah  kendaraan,  pertama adalah jenis kendaraan (motor,mobil,truck atau bus), yang kedua adalah warna kendaraan, dan yang ketiga adalah  kecepatan  serta  arah  kendaraan  jika  kondisi jalan  memungkinkan  untuk  dua  arah  kendaraan. Selanjutnya untuk memudahkan Dinas Perhubungan Kota  Denpasar  dalam  melihat  informasi  yang diberikan,  maka  aplikasi  dikembangkan  berbasis website.
.

## METODE
Dalam  melakukan  deteksi  kendaraan  dengan artificial  intelligence ,  penelitian  ini  menggunakan salah  satu framework dengan  Bahasa  pemrograman python yaitu tensorflow . Tensorflow merupakan sebuah platform open source untuk machine learning didalamnya  terdapat  berbagai  model  yang  mudah digunakan dan mudah dikembangkan untuk berbagai tujuan.  Model tensorflow yang  akan  dikembangkan
dalam penelitin ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1 . Alur Kerja TensorFlow dalam deteksi kendaraan
Input  yang  digunakan  adalah  video  dengan  format mp4,  input  video  akan  di  baca  dengan  modul OpenCV,  proses  berikutnya  adalah  terdapat  tiga bagian  yang  akan  diklasifikasikan  pada  sebuah kendaraan, pertama adalah jenis kendaraan (motor,mobil,truck  atau  bus),  yang  kedua  adalah warna kendaraan, terakhir adalah kecepatan serta arah kendaraan jika kondisi jalan memungkinkan untuk 2 arah kendaraan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  deteksi  kendaraan  dengan artificial  intelligence ,  penelitian  ini  menggunakan salah  satu framework dengan  Bahasa  pemrograman python yaitu tensorflow. Tensorflow adalah salah satu framework deep learning dan juga salah satu library untuk data  science yang  bersifat  gratis  dan open source yang dikembangkan oleh Google  [1]. Dalam penelitian  ini  data  yang  digunakan  berasal  dari  dua video  yang  diambil  di  Kota  Denpasar.  Input  yang digunakan  adalah  video  dengan  format  mp4,  input video  akan  di  baca  dengan  modul  OpenCV,  proses berikutnya  adalah  terdapat  tiga  bagian  yang  akan diklasifikasikan  pada  sebuah  kendaraan,  pertama adalah jenis kendaraan (motor, mobil, truck atau bus), yang kedua adalah warna kendaraan, terakhir adalah kecepatan  serta  arah  kendaraan  jika  kondisi  jalan memungkinkan untuk 2 arah kendaraan.
Implementasi kode program dalam Bahasa Pemrograman python : ... ... import tensorflow.compat.v1 as tf
# Object detection imports from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util
# initialize .csv with open('traffic_measurement.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) csv_line = \ 'Vehicle Type/Size, Vehicle Color, Vehicle Movement Direction, Vehicle Speed (km/h)'
writer.writerows([csv_line.split(',')
]) # input video source_video = 'input_video.mp4' cap = cv2.VideoCapture(source_video) ... ...
Penelitian  ini  menggunakan  9  video  dengan  format .mp4  dengan  durasi  5  menit.  Lokasi  pengambilan video di beberapa titik simpang jalan Kota Denpasar. Berikut  merupakan  data  hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan:
Tabel 1 . VIDEO 1 (Sp. Mambal)
Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) motorcycle black down 12.684488296 motorcycle black down 3.7397464116 car green down 3.5855960845 truck black down 27.106714248 …. Tabel 2 . VIDEO 2 (Sp. Ahmad Yani) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) car black down 1.2863874405 car white down 7.6981306076 truck black down 12.230515480 truck black down n.a. …. Tabel 3 . VIDEO 3 (Sp. Bedugul) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) motorcycle black down 32.1935176 car white down 57.0091247 car white down 86.1174106 motorcycle black down 156.170320 …. Tabel 4 . VIDEO 4 (Sp. Kenyeri) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) car black down 1.0972976684 motorcycle green down 19.610261917 car black down n.a. truck black up n.a.
….
Tabel 5 . VIDEO 5 (Sp. Letnan Kanjeng) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) motorcycle black down 1,40182E+16 car black down 1,68387E+16 car blue down 1,16444E+16 motorcycle white down 4,23354E+15 …. Tabel 6 . VIDEO 6 (Sp. Darmasaba) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) car white down 3.9876699447 car yellow down 0.1108050346 motorcycle black down 2.6244401931 car red down 61.804294586 …. Tabel 7 . VIDEO 7 (Sp. Seroja) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) motorcycle black down 157.82256126 truck red down n.a. bus black down 81.732416152 motorcycle black down 68.682336807 …. Tabel 8 . VIDEO 8 (Sp. Tukad Batanghari) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) car black up -19.064497947 truck green down 0.41916561126 car black down 11.3511562347 bus black down 74.8268365859 …. Tabel 9 . VIDEO 9 (Sp. Tukad Pakerisan) Vehicle Type/Size Vehicle Color Vehicle Movement Direction Vehicle Speed (km/h) motorcycle black down 1.76522254943 car black down 4.24090144980 motorcycle black down 0.25150775909 truck red down 54.3361663818 ….
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  didapatkan  hasil sebagai berikut:
Video ke- Jumlah Kendaraan Terdeteksi Jumlah Objek Terdeteksi 1 71 86 2 32 59 3 25 40 4 68 94 5 22 31 6 33 50 7 22 33 8 143 170 9 105 153
Tampilan video output :
Gambar 2 . Video Output
Berikut  ini  merupakan  beberapa  objek  kendaraan yang berhasil terdeteksi:
Gambar 3 . Detected Vehicles
Berikut  ini  merupakan  tampilan  aplikasi  berbasis website untuk deteksi kendaraan.
Gambar 4 . User Interface Aplikasi Deteksi Kendaraan di Kota Denpasar Berbasis Website
Tampilan  yang  dirancang  dibuat  sederhana dengan menampilkan hasil analisa deteksi kendaraan seperti  jenis  kendaraan,  warna,  deteksi  arah  dan kecepatannya. Selain itu pada aplikasi yang dirancang terdapat  fitur untuk  unggah video serta video player yang diunggah.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  melakukan  deteksi  kendaraan  dengan artificial  intelligence,  penelitian  ini  menggunakan salah  satu  framework  dengan  Bahasa  pemrograman python  yaitu  tensorflow,  tensorflow  merupakan sebuah platform open source untuk machine learning didalamnya  terdapat  berbagai  model  yang  mudah digunakan dan mudah dikembangkan untuk berbagai tujuan.  Guna  mendukung  Kota  Denpasar  untuk menuju  Smart  City, maka  dalam  penelitian  ini  akan mengambil  fokus  dalam  inovasi  teknologi  Smart Infrastructure.  Dengan  memanfaatkan  teknologi artificial  intelligence  untuk  mendeteksi  kendaraan- kendaraan  yang  melewati  jalan  raya,  kegiatan pengawasan terhadap lalu lintas dapat dibantu dengan aplikasi  berbasis  komputer.  Untuk  penelitian berikutnya,  diharapkan  dapat  melakukan  integrasi data  video  pada  ATCS  Kota  Denpasar.  Dengan adanya  hal  tersebut  dapat  memberikan  informasi yang  lebih  real  time  untuk  pihak  terkait  maupun masyarakat.  Sehingga  berbagai  permasalahan  yang dapat  ditimbulkan  seperti  kemacetan,  kecelakaan, pelanggaran  lalu  lintas  akibat  penumpukan  jumlah kendaraan di jalan raya dapat dihindari.

## ACKNOWLEDGEMENT
Peneliti  ingin  mengucapkan  terima  kasih kepada  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan atas  dukungan  sepenuhnya  dalam  pendanaan  dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. M. S. Graha, “Proses Kota Denpasar Menuju Smart City,”  J.  Litbang  Sukowati    Media  Penelit.  dan Pengemb.,  vol.  4,  no.  2,  p.  11,  2020,  doi: 10.32630/sukowati.v4i2.125.
[2] Dinas  Komunikasi  &  Informatika  Kota  Denpasar, “Denpasar  Peringkat  Tertinggi  Program  Gerakan Menuju  100  Smart  City  Tahun  2020,”  2021. https://kominfostatistik.denpasarkota.go.id/berita/rea d/27884 (accessed Feb. 06, 2022).
[3] Kominfo,  “Lewat  Enam  Pilar  Utama  Kominfo Berupaya  Hadirkan  100  Smart  City,”  2021. https://aptika.kominfo.go.id/2021/09/lewat-enam- pilar-utama-kominfo-berupaya-hadirkan-100-smart- city/#:~:text=Menkominfo mengungkapkan%2C terdapat  enam  pilar,dan  smart  environtment%2C” paparnya. (accessed Feb. 06, 2022).
[4] B.  Kota  Denpasar,  “Proyeksi  Penduduk  Kota Denpasar (Jiwa),
2018-2020,” 2021. https://denpasarkota.bps.go.id/indicator/12/49/1/proy eksi-penduduk-kota-denpasar.html (accessed Feb. 06, 2022).
[5] B.  Provinsi  Bali,  “Banyaknya  Kendaraan  Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Bali,” 2021.
https://bali.bps.go.id/indicator/17/248/1/banyaknya- kendaraan-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi- bali.html (accessed Feb. 06, 2022).
[6] P.  R.  A.  S.  S.  Wirawan,  “Abstrak,”  J.  Ilm. KOMPUTASI, vol. 19, no. September, pp. 421–430,
2020,  [Online].  Available: https://ejournal.jak- stik.ac.id/index.php/komputasi/article/vi ew/68 .
[7] D. J. P. Manajang, A. Jacobus, J. T. Elektro, U. Sam, and  R.  Manado,  “Implementasi  Framework
Tensorflow Object Detection API Dalam
Mengklasifikasi Jenis Kendaraan  Bermotor,”  J. Tek. Inform.,  vol.  15,  no.  3,  pp.  171–178,  2020,  doi: 10.35793/jti.15.3.2020.29775.
[8] I. Taufiq, B. Purnomosidi, M. Agung Nugroho, and A. Dahlan,  “Real-time  Vehicle  License  Plate  Detection by  Using  Convolutional  Neural  Network  Algorithm with Tensorflow,” 2018 2nd Borneo Int. Conf. Appl. Math.  Eng.  BICAME  2018,  pp.  275–279, 2018, doi:
10.1109/BICAME45512.2018.1570513024.
[9] N.  Fadlia  and  R.  Kosasih,  “Klasifikasi  Jenis Kendaraan  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol.  24,  no.  3,  pp.  207–215,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397.
[10] R.  Himilda  and  R.  A.  Johan,  “Klasifikasi  Jenis Kendaraan  Menggunakan  Metode  Extreme  Learning Machine,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 4, pp. 237–243, 2021, doi: 10.35746/jtim.v2i4.118.