Diterima 05 Oktober 2022  Direvisi 25 Oktober 2022 Diterima untuk publikasi 31 Oktober 2022

## Penerapan Deep Learning Pada Kamera

## Pengawas Jalan Raya Dalam Mendeteksi Kecelakaan
Heru Triana 1 , Ultach Enri 2
1 Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
2 Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: *herutriana44@gmail.com
Abstrak. Kecelakaan  dalam  lalu  lintas  adalah  suatu  perkara  yang  tidak  bisa dianggap  sepele.  Kecelakaan  dapat  menimbulkan  banyak  korban  jiwa  dan kerugian  yang  besar.  Bahkan  Indonesia  menjadi  penyumbang  angka  kematian terbesar di ASEAN. Untuk mencegah korban jiwa saat kecelakaan terjadi, dapat dicegah dengan memberikan pertolongan pertama dan menghubungi pihak rumah sakit terdekat untuk segera mendapatkan perawatan medis. Untuk itu, dibutuhkan sebuah terobosan untuk membuat sebuah sistem pendeteksi kecelakaan. Untuk itu, penggunaan  metode  deep  learning  dan  algoritma  convolutional  neural  network dalam  membuat  model  klasifikasi  yang  dapat  mendeteksi  kecelakaan  adalah pilihan  tepat  karena  dapat  menghasilkan  model  dengan  akurasi  yang  tinggi  dan dapat  mendeteksi  kecelakaan,  yang  nantinya  model  tersebut  dapat diimplementasikan  pada  kamera  pengawas  karena  dengan  kamera  pengawas tersebut kita dapat mendeteksi kecelakaan terjadi dan secara otomatis memberikan pesan  darurat  ke  pihak  rumah  sakit.  Dalam  penelitian  ini,  model  dievaluasi menggunakan  akurasi  dan  categorical  cross  entropy  dan  mendapatkan  akurasi pelatihan  sebesar  0,  9393  dengan  loss  pelatihan  sebesar  0,  3228  dan  akurasi validasi sebesar 0, 9080 dan loss validasi sebesar 0, 4166 yang berarti sudah layak digunakan  untuk  mendeteksi  kecelakaan  yang  terjadi.  Setelah  model  dievaluasi dan  mendapatkan  evaluasi  yang  cocok,  baru  model  dapat  diekspor  dan diimplementasikan kedalam kamera pengawas.
Kata  kunci:  deep  learning,  deteksi  kecelakaan,  klasifikasi  gambar,  kecelakaan, convolutional neural network

## 1 Pendahuluan
Kecelakaan  lalu  lintas  adalah  penyumbang  angka  kematian  terbesar  di ASEAN[1].  Dikutip  dari  bisnis.com  menurut  Kemenhub,  3  orang  meninggal setiap jamnya karena kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Indonesia[2]. Dengan populasi sebanyak 272.229.372 jiwa penduduk Indonesia[3], apabila setiap 1 hari terjadi kecelakaan sebanyak 72 orang atau sekitar 2,64% dari seluruh populasi rakyat indonesia meninggal akibat kecelakaan. Jika dilihat dari hitungan diatas maka bisa disimpulkan bahwa ada sekitar 25.920 orang yang meninggal setiap
tahunnya. Banyak kecelakaan terjadi akibat ulah manusia itu sendiri atau karena ulah  pengendara lain yang lalai dalam berkendara[4]. Dan hal ini diperburuk lagi jika kecelakaan tersebut terjadi di jalanan yang sepi. Akibat dari kecelakaan ini, pengendara  yang  mengalami  kecelakaan  dapat  menyebabkan  luka-luka  ringan bahkan sampai nyawa melayang. Karena itulah diperlukan sebuah terobosan baru untuk korban kecelakaan agar segera mendapatkan perawatan setelah kecelakaan terjadi. Hal ini dapat didukung dengan adanya 244 kamera pengawas atau CCTV di  12  provinsi  di  Indonesia[5].  Terobosan  ini  menggunakan  kamera  pengawas yang  dipasang  di  setiap  jalan  yang  mana  kamera  ini  mampu  mendeteksi kecelakaan dan dapat mengirimkan pesan darurat ke rumah sakit terdekat[6].
Dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  model  yang  dapat  mendeteksi  kecelakaan menggunakan deep learning karena deep learning sangat cocok digunakan dalam pengolahan citra digital seperti gambar, rekaman video atau video live secara real time[6]  dan  mampu  menghasilkan  model  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi sehingga dapat mendeteksi kecelakaan dengan akurat. Selain itu penelitian ini  menggunakan  arsitektur  Convolutional  Neural  Network.  Arsitektur Convolutional Neural Network adalah salah satu arsitektur Deep Learning yang terinspirasi dari penemuan Hubel dan Wiesel pada tahun 1959  bahwa sel-sel pada hewan  korteks  visual  bertanggung  jawab  untuk  mendeteksi  cahaya  di  bidang reseptif.  Hal  inilah  yang  mendorong  Kunihiko  Fukushima  mengusulkan neocognitron pada tahun 1980 yang menjadi pendahulu arsitektur Convolutional Neural Network[7].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  dijelaskan  diatas,  maka  akan  sangat  menarik untuk melakukan penelitian "Penerapan Deep Learning Pada Kamera Pengawas Jalan Raya Dalam Mendeteksi Kejadian Kecelakaan".

## 1.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi  Masalah  pada  penelitian  ini  adalah  tingginya  angka  kecelakaan  di indonesia  dan  lambatnya  penanganan  yang  membuat  korban  dapat  meninggal karena  terlambatnya  penanganan  dan  di  indonesia  belum  adanya  kamera  yang mampu mendeteksi kecelakaan. Namun, di Indonesia sendiri memiliki 244 titik kamera  pengawas  di  12  provinsi,  yang  mana  hal  ini  dapat  mengurangi  angka korban tewas akibat kecelakaan lalu lintas di 244 titik kamera pengawas tersebut jika semua kamera tersebut mampu mendeteksi kecelakaan dengan baik.

## 1.2 Batasan Masalah
Penelitian  ini  hanya  membuat  model  klasifikasi  yang  menggunakkan menggunakan  Deep  Learning  atau  lebih  tepatnya  menggunakan  convolutional neural network. Selain itu, dataset yang digunakan juga berasal dari sumber open source  sehingga  model  ini  belum  tentu  cocok  jika  diimplementasikan  di

## Heru Triana, Ultach Enri
Indonesia. Dan penelitian ini, belum dapat menjelaskan mekanisme pengiriman pesan darurat ke rumah sakit terdekat untuk segera mengirimkan ambulan.

## 1.3 Rumusan Masalah
Rumusan penelitian ini adalah :
1) Bagaimana  cara  membuat  model  klasifikasi  yang  dapat  mendeteksi kecelakaan  menggunakan  Deep  Learning  atau  lebih  detailnya menggunakan convolutional neural network?
2) Bagaimana cara mengevaluasi model tersebut?

## 1.4 Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1) Membuat model klasifikasi yang dapat mendeteksi kecelakaan atau tidak di  jalan  raya  menggunakan  Deep  Learning  atau  lebih  detailnya menggunakan convolutional neural network.
2) Menjelaskan  cara  mengevaluasi  model  tersebut  menggunakan  akurasi dan loss.

## 1.5 Manfaat
Manfaat penelitian ini secara umum yaitu mendeteksi kecelakaan dengan akurat yang membuat penanganan korban jauh lebih cepat dan dapat mengurangi angka korban  kecelakaan  lalu  lintas  karena  terlambat  ditangani  sehingga  korban tersebut  dapat  terselamatkan.  Selain  itu,  Penelitian  ini  diharapkan  dapat dilanjutkan  dengan  pembuatan  kamera  pengawas  serta  cara  pengiriman  pesan darurat ke rumah sakit terdekat.

## 2 Kajian Pustaka

## 2.1 Kecelakaan Lalu Lintas
Menurut Pasal 1 angka 24 UU Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan  Jalan  bahwa  Kecelakaan  lalu-lintas  adalah  adalah  suatu  peristiwa dijalan yang tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa  pengguna  jalan  lain  yang  mengakibatkan  korban  manusia  dan/atau kerugian  harta  benda.  Kecelakaan  lalu  lintas  juga  adalah  sebuah  kejadian kendaraan bermotor bertabrakan atau berhantaman dengan kendaraan bermotor atau pejalan kaki lainnya yang mengakibatkan kerusakan[8].

## 2.2 Kamera Pengawas Atau Cctv
Closed  Circuit  Television  Cameras  atau  biasa  disebut  CCTV  adalah  ukuran situasional yang memungkinkan suatu lokasi diawasi dari jarak jauh. CCTV telah menjadi  pencegahan  kejahatan  yang  penting  dan  ukuran  keamanan.  Kamera mengumpulkan  gambar,  yang  ditransfer  ke  rekaman  monitor  perangkat  dari beberapa  jenis,  di  mana  mereka  tersedia  untuk  ditonton,  ditinjau  dan/atau disimpan[13]. Biasanya CCTV ini dipasang di jalan raya, kantor, toko, dan lain- lain.

## 2.3 Deep Learning
Deep  Learning  adalah  salah  satu  teknik  machine  learning  yang  memiliki kemampuan  feature  engineering  yang  dapat  merekayasa  fitur  secara  otomatis sehingga  tidak  diperlukan  membangun  model  ekstraksi  fitur  yang  sangat rumit.Teknik ini juga menjadi pemenang pertama dalam kompetisi pengenalan citra  ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition  Competition  (ILSVRC)  pada tahun 2012 dengan akurasi yang paling tinggi dibanding semua teknik machine learning[9].

## 2.4 Convolutional Neural Network
Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  adalah  salah  satu  arsitektur  Deep Learning  yang  terinspirasi  dari  penemuan  Hubel  dan  Wiesel  pada  tahun  1959 bahwa sel-sel pada hewan korteks visual bertanggung jawab untuk mendeteksi cahaya  di  bidang  reseptif.  Hal  inilah  yang  mendorong  Kunihiko  Fukushima mengusulkan neocognitron pada tahun 1980 yang menjadi pendahulu arsitektur Convolutional Neural Network[7].
Secara  umum,  lapisan  pada  CNN  terdiri  dari  lapisan  convolutional,  lapisan subsampling,  dan  lapisan  output.  Dalam  lapisan  konvolusional,  setiap  bidang terhubung  ke  satu  atau  lebih  peta  fitur  dari  lapisan  sebelumnya.  Koneksi dihubungkan  dengan  topeng  konvolusi,  yang  merupakan  matriks  2D  dari  entri yang dapat disesuaikan yang disebut bobot(weights).[11]
Lapisan  sub-sampling  memiliki  jumlah  bidang  yang  sama  dengan  lapisan konvolusi sebelumnya. Sebuah bidang subsampling membagi input 2-D ke blok yang tidak tumpang tindih ukuran 2 × 2 piksel. Untuk setiap blok, jumlah dari empat piksel dihitung; jumlah ini dikalikan dengan bobot yang dapat disesuaikan sebelum ditambahkan ke istilah bias.[11]
Lapisan output. Pada lapisan konvolusi terakhir, setiap bidang terhubung ke tepat satu  peta  ﬁtur  sebelumnya.  Lapisan  ini  menggunakan  masker  konvolusi  yang memiliki ukuran yang persis sama dengan peta ﬁtur masukannya.[11]
Heru Triana, Ultach Enri

## 3 Metode Pengumpulan Dataset
Metode  dalam  pengumpulan  dataset  yang  digunakan  adalah  dengan  cara mendapatkannya dari salah satu web penyedia dataset open source yaitu Kaggle. Yang mana dataset tersebut digunakan dalam penelitian ini, lebih detail nya bisa dilihat di https://www.kaggle.com/ckay16/accident-detection-from-cctv-footage dengan Charan Kumar sebagai author dari dataset tersebut.dataset ini berisi data latih,  data  validasi  dan  data  test  yang  semuanya  digunakan  untuk  pembuatan model.

## 4 Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian Menggunakan Metodologi KDD[12]
Gambar 1 adalah alur penelitian menggunakan metodologi Knowledge Discovery in  Databases  Process(KDD)  yang  memiliki  definisi  ekstraksi  non  trivial  dari implisit yang sebelumnya tidak diketahui dan informasi yang berpotensi berguna dari  data  dan  Knowledge  Discovery  in  Databases  Process  adalah  mengenai kepastian  dan  ukuran  kesederhanaan  dan  dibuat  kabur  untuk  mencapai pendekatan-pendekatan[10].  Setelah  mendapatkan  dataset  dari  Kaggle,  dalam penelitian  menggunakan  seluruh  data  latih  dan  menggunakan  seluruh  data validasi  karena  dalam  dataset  tersebut  memiliki  3  folder  yaitu  data  latih,  data validasi, dan data test(yang dalam penelitian ini tidak digunakan). Dalam hal ini bertujuan  untuk  memaksimalkan  evaluasi  nanti.  Setelah  itu,  data  diolah menggunakan  data  augmentation  seperti  gambar  di  rescale,  dirotasikan,  dan dibalikkan secara horizontal. Lalu, data ditransformasikan ke ukuran 150 x 150
pixel agar seluruh dataset menjadi selaras. Dalam melaksanakan penelitian ini, menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan library tensorflow untuk  mempermudah  komputasi  serta  ekspor  model.  Setelah  itu,  data-data tersebut di inputkan ke arsitektur convolutional neural network untuk di ekstrak fitur-fitur  dari  data-data  tersebut.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menemukan  feature map,  dimana  feature  map  ini  digunakan  sebagai  knowledge  atau  untuk mendapatkan  keputusan, output atau label yang sesuai.

## 5 Data Mining Atau Ekstraksi Fitur
Gambar 2. Data Mining Atau Ekstraksi Fitur
Gambar 2 adalah arsitektur convolutional neural network dari model yang dibuat dalam penelitian ini. Gambar 2 menjelaskan bahwa sebelum model dilatih, akan dilakukan normalisasi batch yang menskalakan output layer agar memiliki mean 0 dan varian 1, lalu gambar-gambar tersebut di ekstrak menjadi array(conv2D) dan direduksi ke ukuran gambar yang jauh lebih kecil dengan mengurangi jumlah parameter  dan  mengambil  nilai  pixel  yang  terbesar  untuk  mempercepat pelatihan(Max  Pooling).setelah  melewati  2  jenis  proses  ekstraksi  fitur,  telah didapatkan feature map, lalu, feature map tersebut diubah menjadi sebuah vector agar  bisa  digunakan  sebagai  input.setelah  mendapatkan  fitur  yang  sesuai,  lalu jalankan  full  connection  neural  network  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLu dimana fungsi aktivasi ini berfungsi menentukan nilai output dinyatakan 0 jika jika  inputnya  negatif  dan  jika  nilai  inputnya  positif  maka  nilai  output  sama dengan dengan nilai input itu sendiri.

## 6 Evaluasi
Pada Evaluasi ini menggunakan akurasi dan loss, pelatihan model menggunakan data latih yang sudah disiapkan sebelumnya, begitu pula dengan validasi model menggunakan dataset validasi dengan rumus dibawah untuk mencari akurasi dan

## Heru Triana, Ultach Enri
loss function untuk mencari nilai loss dari model tersebut menggunakan sparse categorical cross entropy:
(1)
(2)
Keterangan: TP : True Positive
TN : True Negative P : Seluruh nilai yang benar
N : Seluruh nilai yang salah c : semua class Dari rumus akurasi(1) dan loss function(2) diatas dengan epoch 150, didapatkan akurasi  pelatihan  sebesar  0,  9393  dengan  loss  pelatihan  sebesar  0,  3228  dan akurasi validasi sebesar 0, 9080 dan loss validasi sebesar 0, 4166.

## 7 Hasil Dan Pembahasan
Sebuah model dapat dikatakan layak jika model dapat memprediksikan dengan akurat. Hal ini dapat dilihat dari evaluasi model yang mana dalam penelitian ini menggunakan evaluasi akurasi dan loss. Model dapat dikatakan layak jika nilai akurasi mencapai diatas 90% dan nilai loss mencapai dibawah 50%.
Gambar 3. Grafik Loss Model
Gambar. 4 Grafik Akurasi Model
Gambar  3  dan  gambar  4  adalah  grafik  mengenai  loss  dan  akurasi  antara  sesi pelatihan  dan  sesi  validasi.jika  dilihat  dari  kedua  grafik  diatas.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  sudah  memiliki  akurasi  pelatihan  sebesar  0,  9393 dengan loss pelatihan sebesar 0, 3228 dan akurasi validasi sebesar 0, 9080 dan loss validasi sebesar 0, 4166 dengan 150 epoch yang berarti sudah cukup akurat.
Gambar. 5 Hasil Iterasi Dengan 150 Epoch Data Training
Gambar 5 adalah proses evaluasi dari model dengan hasil yang sudah disebutkan sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  model  tersebut  sudah  layak  karena  model  sudah memiliki akurasi pelatihan sebesar 0, 9393 dengan loss pelatihan sebesar 0, 3228 dan akurasi validasi sebesar 0, 9080 dan loss validasi sebesar 0, 4166 dengan 150 epoch  dan  sudah  bisa  diimplementasikan  ke  dalam  kamera  pengawas  karena

## Heru Triana, Ultach Enri
sudah  cukup  mampu  mendeteksi  kecelakaan  dengan  benar.  Sebelum diimplementasikan,  model  tersebut  harus  diekspor  untuk  digunakan  dalam kamera pengawas. Model dapat diekspor menjadi file tf lite, hdf5, dan lain-lain seperti pada gambar 6.
Gambar. 6 Ekspor Model

## 8 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengurangi  angka  korban  tewas dapat  menggunakan  kamera  pengawas  yang  memiliki  kemampuan  mendeteksi kecelakaan.  Pada  penelitian  ini,  Model  dapat  dapat  diimplementasikan  pada kamera  pengawas  di  jalanan  yang  mana  kamera  tersebut  dapat  terhubung  ke internet. Jika terjadi kecelakaan, kamera tersebut mengirimkan pesan darurat ke rumah sakit yang dituju atau terdekat dengan lokasi kamera pengawas. Penelitian ini dibatasi pada masalah pembuatan kamera pengawas jalanan atau biasa  dikenal  CCTV.  Untuk  saran  penelitian  selanjutnya  adalah  mencoba mengembangkan kamera pengawas yang akan disisipi model yang sudah dibuat dalam  penelitian  ini  agar  dapat  mendeteksi  kecelakaan  dan  jika  dirasa memungkinkan,  kamera  pengawas  tersebut  dibuat  memiliki  mekanisme pengiriman  pesan  darurat  ke  rumah  sakit  terdekat.  Selain  itu,  dalam  evaluasi model  bisa  menggunakan  metode  lainnya  seperti  presisi,  recall  dan  lain-lain. Lalu,  untuk  dataset  bisa  dibuat  dengan  metode  mengumpulkan  rekaman kecelakaan dan kondisi jalan yang normal dari kamera pengawas jalanan yang ada di Indonesia agar model cocok digunakan di lingkungan Indonesia. Terakhir, model bisa dibuat melebihi akurasi dari model yang ada dalam penelitian ini.

## 9 Referensi
[1]. R.  Andini,  “Kecelakaan  Lalu  Lintas  Penyumbang  Angka  Kematian Terbesar, ” medcom.id, Nov. 17,  2017.
[2]. R. Yati, “Kemenhub: Tiap Jam, 3 Orang Tewas Akibat Kecelakaan Lalu Lintas, ” bisnis.com, Apr. 20, 2021.
[3]. KEMENDAGRI,  “Distribusi  Penduduk  Indonesia  Per  Juni  2021:  Jabar Terbanyak, Kaltara Paling Sedikit, ” DUKCAPIL, 2021.
[4]. Administrator,  “Mengenal  Macam  Macam  Kecelakaan  Lalu  Lintas  dan Faktor Penyebabnya, ” gardaoto.com,  Sep. 25, 2021.
[5]. R. D. A. Saptoyo, “Jumlah dan Lokasi Kamera CCTV Tilang Elektronik di 12 Provinsi, ” kompas.com, 2021.
[6]. R. Desai, A. Jadhav, S. Sawant, and N. Thakur,  “Accident Detection Using ML and AI Techniques.”
[7]. Q. Zhang, M. Zhang, T. Chen, Z. Sun, Y. Ma, and B. Yu, “Recent advances in convolutional neural network acceleration, ” Neurocomputing, vol. 323, pp. 37–51, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.09.038.
[8]. E. Krug, “Decade of action for road safety 2011-2020, ” Injury, vol. 43, no. 1, pp. 6–7, 2012, doi: 10.1016/j.injury.2011.11.002.
[9]. Suyanto,  Machine  Learning  Tingkat  Dasar  dan  Lanjut,    EDISI  PERT. Informatika, 2018.
[10]. R. Dieng, O. Corby, and S. Lapalut, “Acquisition of gradual knowledge, ” Lect. Notes Comput. Sci.(including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes  Bioinformatics),  vol.  723  LNAI,  no.  3,  pp.  407–426,  1993,  doi:
10.1007/3-540-57253-8_65.
[11]. S.  L.  Phung  and  A.  Bouzerdoum,  “Matlab  Library  for  Convolutional Neural Networks, ” Vis. Audio Signal Process. Lab Univ. Wollongong , no. November, pp. 1–18, 2009.
[12]. “Proses  Data  Mining  KDD,  ” BINUS ,  2021.  https://sis.binus.ac.id/wp- content/uploads/2021/09/gmbr1.png (accessed Nov. 28, 2021).
[13]. M.  Gill  and  A.  Spriggs,  “Assessing  the  impact  of  CCTV:  Home  Office Research Study, ” Assess. impact CCTV Home Off. Res. Study , vol. 1, no.
February, p. 176, 2005.