Abstrak —Saat  ini,  jalan  raya  merupakan  komponen  penting dalam  lalu  lintas.  Dalam  setiap  kota,  tidak  semua  jalan  dapat dilalui  oleh  semua  jenis  kendaraan.  Untuk  membantu  memantau kondisi  jalan,  diperlukan  suatu  program  yang  bisa  mendeteksi jenis  kendaraan  yang  melalui  jalan  tersebut.  Sebelumnya,  sudah ada program-program serupa yang mampu mendeteksi kendaraan  di  jalan  raya.  Namun,  program-program  tersebut hanya  melakukan  deteksi  kendaraan  saja.  Program-program tersebut  tidak  mampu  melakukan  deteksi  terhadap  jenis kendaraan  di  jalan  raya.  Untuk  itu,  Studi  ini  adalah pengembangan  lebih  lanjut  dari  deteksi  kendaraan  yaitu melakukan  deteksi  jenis  kendaraan  serta  menghitung  kendaraan yang  terdeteksi  berdasarkan  jenisnya.  Tujuan  Studi  ini  yaitu untuk  membuat  program  yang  mampu  mengidentifikasi  jenis kendaraan  pada  suatu  input  video  dan  menghitung  jumlah kendaraan  yang  terdeteksi  berdasarkan  jenisnya.  Pengguna cukup  memasukkan  video  rekaman  lalu  lintas  ke  program CarDetection.  Nantinya,  program  akan  memproses  video  yang dimasukkan  dan  menghasilkan  file  .txt  sebagai keluaran. File ini berisi jenis kendaraan yang terdeteksi beserta jumlah kendaraan yang  terdeteksi  berdasarkan  jenisnya.  Dari  hasil  pengujian, program  memiliki  akurasi  rata-rata  77.8%  untuk  kondisi  jalan sepi, 47.5% untuk kondisi jalan normal, dan 28.2% untuk kondisi jalan  padat.  Hal-hal  yang  mempengaruhi  akurasi  deteksi  adalah sudut  pandang  kendaraan  terhadap  kamera,  jarak  antar kendaraan,  serta  waktu  tempuh  kendaraan  dalam  memasuki hingga keluar dari wilayah deteksi.
Kata  Kunci —Cascade,  Classifier,  Jenis  kendaraan,  Haar-like feature, OpenCV.

## I. PENDAHULUAN
EWASA  ini,  kondisi  lalu  lintas  di  jalan  sudah  mulai dipantau  menggunakan  CCTV.  CCTV  ini  nantinya  akan menghasilkan  rekaman  kondisi  lalu  lintas.  Rekaman  ini  bisa dimanfaatkan  untuk  berbagai  keperluan.  Salah  satunya  adalah untuk mendeteksi jenis kendaraan yang melalui jalan tersebut.
Program  akan  mengenali  objek  kendaraan  yang  terdapat pada  video  rekaman.  Objek  kendaraan  yang  dikenali  dapat digolongkan  menjadi  beberapa  jenis.  Misalkan,  objek kendaraan yang terdeteksi digolongkan menjadi tiga jenis yaitu mobil  kecil,  mobil  sedang,  dan  mobil  besar.  Nantinya,  bisa dilakukan  penghitungan  terhadap  setiap  jenis  kendaraan  yang melewati jalan tersebut. Sehingga bisa diketahui, jumlah mobil berdasarkan jenisnya yang melalui jalan tersebut.
Pada  kali  ini,  penulis  akan  menjawab  implementasi
kebutuhan  mengenai  deteksi  jenis  kendaraan  di  jalan.  Input yang  diperlukan  adalah  video.  Nantinya,  video  ini  diproses dengan  bantuan  library  OpenCV.  Proses  yang  dilakukan adalah  menangkap  frame  video  untuk  mengenali  kendaraan yang  ada.  Nantinya,  kendaraan  yang  dikenali  akan digolongkan  menjadi  tiga  golongan  yaitu  mobil  kecil,  mobil sedang,  dan  mobil  besar.  Program  ini  dikembangkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Dan  juga, menggunakan library OpenCV untuk memproses inputan.
Tujuan  Studi  ini  adalah  membuat  sebuah  program  yang mampu  melakukan  deteksi  jenis  kendaraan  serta  menghitung kendaraan  yang  terdeteksi  berdasarkan  jenisnya.  Terdapat beberapa batasan masalah dalam Studi ini. Batasan masalah ini meliputi  penggolongan  kendaraan,  resolusi  kamera  yang digunakan,  sudut  pandang  objek  kendaraan  terhadap  kamera, format  file  video,  kondisi  cuaca,  serta  nilai  fps  video  yang digunakan.  Kendaraan  digolongkan  menjadi  3  golongan  yaitu kendaraan  kecil,  sedang,  dan  besar.  Resolusi  kamera  yang digunakan  minimal  3  MP.  File  video  yang  digunakan berformat  MP4.  Sudut  pandang  objek  kendaraan  terhadap kamera adalah tampak depan dari tengah jalan. Kondisi cuaca cerah  dan  siang  hari.  Nilai  fps  video  yang  digunakan  adalah 10-15 fps.
Diskusi  pada  jurnal  ini  dibagi  dalam  struktur  sebagai berikut:  Bab  II  membahas  teori  pendukung  yang  digunakan dalam penelitian. Bab III membahas analisis dan perancangan sistem.  Bab  IV  membahas  hasil  dan  diskusi  dari  pengujian yang  dilakukan.  Terakhir,  Bab  V  membahas  mengenai kesimpulan dari penelitian serta saran untuk pengembangan di masa depan.

## II. TEORI PENDUKUNG

## A. OpenCV
OpenCV  (Open  Source  Computer  Vision)  adalah  library dari  fungsi  pemrograman  untuk  realtime  visi  komputer    [1]. OpenCV  menggunakan  lisensi  BSD  dan  bersifat  gratis  baik untuk  penggunaan  akademis  maupun  komersial.  OpenCV dapat digunakan dalam bahasa pemrograman C, C++, Python, Java,  dan  sebagainya  [2].  OpenCV  dapat  digunakan  pada sistem  operasi  Windows,  Linux,  Android,  iOS  dan  Mac  OS. OpenCV  memiliki  lebih  dari  2500  algoritma  yang  telah dioptimalkan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan

## Deteksi Jenis Kendaraan di Jalan Menggunakan OpenCV
Alvin Lazaro, Joko Lianto Buliali, Bilqis Amaliah. Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : lazaro.alvin13@mhs.if.its.ac.id, joko@if.its.ac.id, bilqis@its-sby.edu
D
OpenCV 2.4.13.
B. Haar-like Feature
Haar-like  feature  pertama  kali  diusulkan  oleh  Paul  Viola dan  Michael  Jones  [3]  untuk  keperluan  mendeteksi  wajah manusia  [4].  Metode  ini  kemudian  diperbaharui  kembali  oleh Rainer  Lienhart  dan  Jochen  Maydt  [5].  Ide  dari  Haar-like feature  adalah  sebuah classifier yang  di-training  dengan sejumlah  sampel  citra  dari  suatu  objek. Classifier di- training menggunakan  algoritma  Adaboost.  Dalam  kasus  ini,  sampel citra  yang  digunakan  adalah  citra  dari  kendaraan,  berupa tampak  samping  (kiri  dan  kanan),  depan,  dan  belakang. Ukuran  citra  yang  digunakan  untuk  training  harus  sama (misalkan  20x20),  di  mana  nantinya  ini  akan  menjadi  sampel positif.  Sampel  negatif  adalah  citra  dari  objek  yang  berbeda- beda  namun  tetap  memililki  ukuran  yang  sama.  Kumpulan citra ini akan menghasilkan kumpulan fitur objek yang disebut sebagai cascade . Classifier akan  menghasilkan  nilai  “1”  jika pada  citra  yang  dimasukkan  terdapat  objek  yang  dikenali  dan nilai “0” jika tidak ada objek yang dikenali.
Gambar 1. Berbagai bentuk Haar-like feature
Hasil  penerapan  masing-masing  fitur  pada  suatu  wilayah gambar tertentu dihasilkan melalui jumlah piksel yang terletak di  dalam  segi  empat  hitam  dari  fitur  yang  dikurangkan  oleh jumlah  piksel  yang  overlap  dengan  segi  empat  putih.  Segi empat ini didefinisikan lewat koordinat kiri atas x, y, lebar w, dan tinggi h. Total piksel yang berada dalam area segi empat ri direpresentasikan oleh RecSum(ri).

## (1)
Di mana dalam persamaan ini, nilai N, W i , dan r i dipilih secara acak, tergantung objek yang diidentifikasi.
Dalam  mengenali  suatu  objek, cascade akan  mengabaikan area  citra  yang  tidak  memiliki  objek  yang  memnuhi  kriteria. Ini  sangat  membantu  dalam  meningkatkan  performa classifier tersebut.  Efeknya,  kemungkinan  kesalahan  deteksi  objek berkurang dan akurasi deteksi menjadi meningkat.

## C. Frame Rate
Frame  rate  adalah  frekuensi  di  mana  sebuah  gambar ditampilkan  dalam  suatu  video  atau  film.  Satuan  yang digunakan adalah frame per second (fps). Semakin tinggi nilai fps  dari  sebuah  video  maka  semakin  halus  pergerakan gambarnya.

## D. Mean Squared Error (MSE)
Mean  squared  error digunakan  untuk  mengetahui perbedaan  antara  estimator  dengan  hasil  estimasi  [6].  MSE digunakan  sebagai  tolok  ukur  suatu  estimator.  Hasil  yang diperoleh  selalu berupa angka positif. Semakin mendekati nol maka semakin baik kinerja estimator tersebut.

## (2)
Dalam  penelitian  ini,  MSE  digunakan  untuk  mengecek apakah  sebuah  citra  merupakan  sebuah  objek  kendaraan  atau bukan.  Ini  dilakukan  dengan  membandingkan  kesimetrisan secara  horizontal  dan  vertikal  dari  sebuah  citra.  Sebuah  citra kendaraan bersifat simetris secara horizontal maupun vertikal. Kesimetrisan  horizontal  digunakan  untuk  mengetahui  tinggi objek  kendaraan  sedangkan  kesimetrisan  vertikal  digunakan untuk  mengetahui  apakah  objek  yang  terdeteksi  sisi  kiri  dan kanannya  simetris  atau  tidak.  Ini  dapat  mempermudah  dalam menandai  objek  kendaraan  yang  terdeteksi.  Jika  perbedaan kesimetrisan  terlalu  besar,  citra  yang  terdeteksi  bukan merupakan objek kendaraan.

## E. Classifier Cascade
Penelitian ini menggunakan fitur objek sebagai dasar dalam deteksi.  Alasannya,  konsep  ini  lebih  cepat  dibandingkan dengan menggunakan piksel. Classifier dikembangkan dengan menggunakan  fitur-fitur  objek  yang  akan  dideteksi.  Fitur-fitur ini merupakan turunan dari fungsi Haar seperti yang digunakan oleh Papageorgiu et al [7].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  konsep  Two Rectangle  Feature  (TRF)  [8].  Nilai  TRF  diperoleh  melalui selisih  antara  jumlah  piksel  dalam  dua  wilayah  segi  empat pada suatu Region of Interest (ROI). ROI merupakan wilayah di  mana  objek  yang  akan  dideteksi  berada.  Untuk menggunakan TRF, kedua wilayah segi empat harus berukuran sama dan bersifat simetris secara horizontal maupun vertikal.

## F. Kendaraan
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) kendaraan merupakan  sesuatu  yang  digunakan  untuk  dikendarai  atau dinaiki  [9].  Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  deteksi terhadap  kendaraan  mobil.  Kemudian,  penulis  melakukan identifikasi  terhadap  jenis  mobil  yang  terdeteksi.  Jenis  mobil yang terdeteksi akan dikelompokkan menjadi 3 golongan yaitu kendaraan kecil, kendaraan sedang, dan kendaraan besar. Hasil yang  diperoleh  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  jumlah kendaraan  berdasarkan  jenisnya  yang  melewati  jalan  tersebut dalam  suatu  interval  waktu  tertentu.  Program  yang dikembangkan  oleh  penulis  mampu  mendeteksi  jenis kendaraan  serta  menghitung  jenis  kendaraan  yang  terdeteksi berdasarkan  jenisnya  dalam  suatu  interval  waktu  tertentu, tergantung  pada  panjangnya  video  yang  digunakan  sebagai inputan.
III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## A. Penelitian Terkait
Sebenarnya sudah ada penelitian-penelitian terkait mengenai deteksi kendaraan di jalan raya. Contoh pertama adalah deteksi kendaraan  secara  otomatis  di  jalan  raya  oleh  M.  Oliveira  dan
V. Santos [10] pada tahun 2008. Contoh kedua adalah deteksi kendaraan  di  jalan  raya  secara real  time menggunakan  fitur Haar  oleh  Han  et  al  [11]  pada  tahun  2009.  Kedua  penelitian tersebut  mampu  mendeteksi  objek  kendaraan  dengan  baik. Pada  tahun  2010,  Sayaman  Sivaraman  dan  Mohan  Manubhai Trivedi  mengembangkan  suatu framework [12] untuk mengenali  dan  melakukan tracking objek  kendaraan. Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah vehicle  recognizer yang mampu mengenali objek kendaraan. Hasil yang diperoleh dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa framework yang  dibangun mampu  melakukan  deteksi  dan tracking kendaraan  dengan akurasi yang baik.
Semua  penelitian  tersebut  hanya  melakukan  deteksi terhadap objek kendaraan. Penelitian-penelitian tersebut belum melakukan  klasifikasi  atas  jenis  kendaraan  yang  terdeteksi. Sehingga  terobosan  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis adalah klasifikasi jenis kendaraan di jalan raya.

## B. Perancangan Template
Template  kendaraan  (berupa  file  XML)  digunakan  untuk mendeteksi  objek  kendaraan  pada  video.  Tahap  pertama adalah  mempersiapkan  direktori  dengan  susunan  sebagai berikut.  Susunan  direktori  ini  menggunakan  contoh  dari repository
milik
github
mrnugget
[13] (https://github.com/mrnugget/opencv-haar-classifier-training).

## Gambar 2. Susunan direktori
Tahap  berikutnya  adalah  menghasilkan  sampel  positif  dan negatif dari objek kendaraan. Tahapan ini menggunakan tools OpenCV  (opencv_createsamples)  untuk  menghasilkan  sampel dari  gambar  positif  yang  dimasukkan.  Tahap  terakhir  adalah melakukan training classifier . Proses ini memakan waktu yang cukup  lama  (sekitar  2  hari),  tergantung  spesifikasi  perangkat yang digunakan. Namun, proses ini bisa dihentikan sementara atau  di-restart.  Hasil  akhir  yang  diperoleh  adalah  sebuah  file bernama  classifier.xml.  File  inilah  yang  digunakan  sebagai template untuk medeteksi objek kendaraan
C. Deskripsi Umum Sistem
Program  yang  dibuat  pada  Studi  ini  adalah  program untuk komputer dengan nama CarDetection . Program dikembangkan dengan  bahasa  pemrograman  Python  dan  OpenCV  versi 2.4.13. Alur jalan sistem digambarkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Alur jalan system
Untuk  menggunakan  program  CarDetection,  langkah pertama adalah memasukkan file video ke program. Proses ini dilakukan  dengan  cara  menuliskan  nama  file  video  beserta ekstensinya  (misal  center.mp4).  Kemudian  program  akan memuat file XML yang berisi fitur-fitur objek kendaraan. File XML  ini  merupakan template yang  digunakan  untuk menetapkan  apakah  sebuah  objek  merupakan  kendaraan  atau bukan.  Lalu,  program  akan  membaca  video  secara frame-by- frame .  Pembacaan  ini  dilakukan  pada  wilayah  deteksi  yang telah ditetapkan yaitu di antara dua garis biru.

## Gambar 4. Batas area deteksi (antara dua garis biru)
Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  risiko  kesalahan deteksi.  Dengan  demikian,  pengenalan  objek  kendaraan  akan menjadi  lebih  fokus.  Sehingga  pengenalan  jenis  kendaraan yang dideteksi akan lebih akurat .
Kemudian  dilanjutkan  dengan  mendeteksi  objek  kendaraan menggunakan classifier . Classifier akan  mencocokkan  objek kendaraan  file  XML  yang  telah  dimuat  sebelumnya.  Jika memenuhi  syarat,  selanjutnya  akan  dicek  kesimetrisan  objek kendaraan  yang  terdeteksi.  Objek  kendaraan  yang  terdeteksi akan dicek apakah simetris secara vertikal dan horizontal atau tidak.  Jika  simetris  secara  vertikal  dan  horizontal,  objek
tersebut dianggap sebagai kendaraan. Aplikasi akan memberikan  tanda  segi  empat  pada  objek  yang  dianggap sebagai kendaraan.
Gambar 5. Penandaan objek yang terdeteksi sebagai kendaraan
Langkah  berikutnya  adalah  pengenalan  jenis  kendaraan. Pengenalan  jenis  kendaraan  dilakukan  dengan  mengukur  luas segi  empat  yang  digunakan  untuk  menandai  objek  kendaraan. Tabel  1  memberikan  detil  ukuran  luas  segi  empat  untuk  tiga jenis  kendaraan  yaitu  kecil,  sedang,  dan  besar.  Setelah dilakukan pengenalan jenis kendaraan, aplikasi akan mencatat ID  kendaraan  serta  jenisnya  pada  file  .txt.  Ini  untuk memudahkan  pengguna  dalam  mengetahui  jenis  kendaraan yang  telah  terdeteksi  dari  video  yang  dimasukkan.  Terakhir, program  menghasilkan  sebuah  file  .txt  yang  berisi  jenis kendaraan  yang  terdeteksi  dari  video  inputan.  File  ini memudahkan  pengguna  untuk  mengetahui  jenis  kendaraan yang terdeteksi dari video inputan beserta jumlahnya.
Tabel 1. Luas minimal penanda tiap jenis kendaraan Jenis Kendaraan Luas Segi Empat (piksel) Kendaraan kecil ≤132 Kendaraan sedang 133 – 148 Kendaraan besar ≥149 IV. HASIL DAN DISKUSI

## A. Skenario Uji Coba
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tentang skenario pengujian yang  dilakukan.  Uji  coba  dilakukan  untuk  mengenali  jenis kendaraan  melalui  input  video.  Skenario  uji  coba  yang digunakan  adalah  kondisi  jalan  sepi,  normal,  dan  padat.  Pada setiap  skenario,  penulis  menggunakan  4  nilai  batas  waktu maksimal  objek  kendaraan  untuk  melewati  wilayah  deteksi yaitu  25,  30,  35,  dan  40.  Akurasi  pengenalan  jenis kendaraan dihitung  menggunakan  persamaan  3  yang  merupakan perhitungan dengan cara sebagai berikut:
(3)
Di  mana  V detect adalah  banyaknya  suatu  jenis  kendaraan yang  terdeteksi  dan  V real adalah  jumlah  sebenarnya  dari  suatu jenis kendaraan. V real diperoleh dengan cara menghitung secara manual setiap jenis kendaraan.
B. Pengujian Kondisi Jalan Sepi
Dari pengujian yang dilakukan, maka dilakukan penghitungan  akurasi  dengan  persamaan  3.  Jumlah  asli kendaraan kecil, sedang, dan besar secara berurutan adalah 1, 3, dan 1. Hasil pengujian bisa dilihat secara berturut-turut pada Tabel  2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.  Dalam pengujian ini, terdapat  kesalahan  deteksi  yaitu  kendaraan  sedang  terdeteksi
sebagai  kendaraan  besar.  Hal  ini  disebabkan  karena  sudut pandang  objek  kendaraan  terhadap  kamera  yang  tidak  pas. Sehingga  objek  terlihat  lebih  besar  dari  ukuran  sebenarnya. Untuk  kondisi  jalan  sepi,  akurasi  rata-rata  adalah  77.8%  dan nilai batas waktu maksimal yang ideal adalah 35 dan 40.
Tabel 2. Hasil pengujian kondisi jalan sepi (batas waktu maksimal = 25) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 0 100% Kendaraan Sedang 0 1 2 33% Kendaraan Besar 0 0 1 100% Tabel 3. Hasil pengujian kondisi jalan sepi (batas waktu maksimal = 30) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 0 100% Kendaraan Sedang 0 1 2 33% Kendaraan Besar 0 0 1 100% Tabel 4. Hasil pengujian kondisi jalan sepi (batas waktu maksimal = 35) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 0 100% Kendaraan Sedang 0 1 2 33% Kendaraan Besar 0 0 1 100% Tabel 5. Hasil pengujian kondisi jalan sepi (batas waktu maksimal = 40) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 0 100% Kendaraan Sedang 0 1 2 33% Kendaraan Besar 0 0 1 100%

## C. Pengujian Kondisi Jalan Normal
Dari pengujian yang dilakukan, maka dilakukan penghitungan  akurasi  dengan  persamaan  3.  Jumlah  asli kendaraan kecil, sedang, dan besar secara berurutan adalah 10, 8, dan 4. Hasil pengujian bisa dilihat secara berturut-turut pada Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9. Akurasi deteksi untuk kendaraan kecil, sedang, dan besar pada batas waktu maksimal 25 dan 30 adalah 30%, 25%, dan 75%. Akurasi rata-rata untuk
batas  waktu  maksimal  25  dan  30  adalah  43.3%.  Terdapat kesalahan deteksi pada batas waktu maksimal 25 dan 30 yaitu kendaraan  sedang  terdeteksi  sebagai  kendaraan  besar.  Ini disebabkan karena objek kendaraan bergerak lebih lambat dari nilai  batas  waktu  maksimal  yang  ditetapkan.  Dan  juga,  jarak antar  objek  kendaraan  turut  mempengaruhi  akurasi  deteksi. Pada  pengujian  ini,  jarak  antar  kendaraan  cenderung  lebih rapat dibandingkan dengan pengujian kondisi jalan sepi. Untuk batas  waktu  maksimal  35  dan  40,  hasil  yang  diperoleh  untuk kendaraan  kecil,  sedang,  dan  besar  secara  berurutan  yaitu 25%,  37.5%,  dan  75%.  Tidak ditemukan kesalahan kesalahan penggolongan  jenis  kendaraan  pada  batas  waktu maksimal 35 dan  40.  Untuk  kondisi  jalan  normal,  nilai  batas  waktu maksimal yang ideal adalah 35 dan 40 dengan akurasi rata-rata 47.5%.
Tabel 6. Hasil pengujian kondisi jalan normal (batas waktu maksimal = 25) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 3 0 0 30% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 75% Tabel 7. Hasil pengujian kondisi jalan normal (batas waktu maksimal = 30) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 3 0 0 30% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 75% Tabel 8. Hasil pengujian kondisi jalan normal (batas waktu maksimal = 35) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 3 0 0 30% Kendaraan Sedang 0 3 0 37.5% Kendaraan Besar 0 0 3 75% Tabel 9. Hasil pengujian kondisi jalan normal (batas waktu maksimal = 40) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 3 0 0 30% Kendaraan Sedang 0 3 0 37.5% Kendaraan 0 0 3 75%
Besar D. Pengujian Kondisi Jalan Padat Dari pengujian yang dilakukan, maka dilakukan penghitungan  akurasi  dengan  persamaan  3.  Hasil  pengujian bisa  dilihat  secara  berturut-turut  pada  Tabel  10,  Tabel  11, Tabel  12,  dan  Tabel  13.  Jumlah  asli  kendaraan  kecil,  sedang, dan besar secara berurutan adalah 9, 8, dan 8. Akurasi deteksi untuk  kendaraan  kecil,  sedang,  dan  besar  pada  batas  waktu maksimal 25 dan 30 adalah 11.1%, 25%, dan 37.5%. Akurasi rata-rata untuk batas waktu maksimal 25 dan 30 adalah 24.5%. Untuk  batas  waktu  maksimal  35,  akurasi  deteksi  kendaraan kecil, sedang, dan besar secara berurutan adalah 22.2%, 25%, dan 37.5%. Akurasi rata-rata untuk nilai batas waktu maksimal 35  adalah  28.2%.  Untuk  batas  waktu  maksimal  40,  akurasi deteksi  kendaraan  kecil,  sedang,  dan  besar  secara  berurutan adalah 22.2%, 12.5%, dan 37.5%. Akurasi rata-rata untuk nilai batas waktu maksimal 40 adalah 24.1%.
Dalam pengujian ini, terdapat kesalahan penggolongan jenis kendaraan  yaitu  kendaraan  sedang  terdeteksi  sebagai kendaraan  besar.  Ada  juga  kendaraan  kecil  yang  terdeteksi sebagai kendaraan besar. Dalam pengujian ini, kedua kejadian ini  dipengaruhi  oleh  dua  faktor.    Faktor  pertama  adalah  jarak antar  objek  kendaraan.  Pada  pengujian  ini,  jarak  antar kendaraan  cenderung  lebih  rapat  dibandingkan  dengan pengujian  kondisi  jalan  sepi.  Kemudian,  faktor  kedua  adalah sudut  pandang  kamera.  Dalam  pengujian  ini,  terdapat  mobil kecil  yang  terlihat  seperti  mobil  besar.  Ini  disebabkan  karena objek  tersebut  tersorot  kamera  dari  sisi  samping  (tidak  tepat dari tengah). Akibatnya, objek terlihat lebih besar dari ukuran sebenarnya.  Untuk  kondisi  jalan  padat,  nilai  batas  waktu maksimal  yang  ideal  adalah  35  dengan  akurasi  rata-rata 28.2%.
Tabel 10. Hasil pengujian kondisi jalan padat (batas waktu maksimal = 25) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 1 11.1% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 37.5% Tabel 11. Hasil pengujian kondisi jalan padat (batas waktu maksimal = 30) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 1 11.1% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 37.5%
Tabel 12. Hasil pengujian kondisi jalan padat (batas waktu maksimal = 35) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 1 11.1% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 37.5% Tabel 13. Hasil pengujian kondisi jalan padat (batas waktu maksimal = 40) Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 1 11.1% Kendaraan Sedang 0 2 1 25% Kendaraan Besar 0 0 3 37.5%

## E. Pengujian dalam Skenario Lain
Untuk  skenario  lainnya,  penulis  mencoba  memperkecil besaran  wilayah  deteksi  yang  digunakan.  Wilayah  deteksi diperkecil menjadi seukuran 76400 piksel, dari ukuran semula sebesar 119350 piksel. Penulis menggunakan nilai batas waktu maksimal  35  dalam  skenario  ini.  Hasil  pengujian  bisa  dilihat secara  berturut-turut  pada  Tabel  14,  Tabel  15,  dan  Tabel  16. Untuk  kondisi  jalan  sepi,  akurasi  rata-rata  yang  diperoleh adalah  66.7%.  Untuk  kondisi  jalan  normal,  akurasi  rata-rata yang  diperoleh  adalah  15.8%.  Sedangkan  untuk  kondisi  jalan padat,  akurasi  rata-rata  yang  diperoleh  adalah  12.5%.  Dalam pengujian  pada  skenario  ini,  terdapat  lebih  banyak  kesalahan deteksi  dibandingkan  dengan  pengujian  dalam  skenario- skenario  sebelumnya.  Nilai  akurasi  rata-rata  mengalami penurunan,  jika  dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  rata-rata dengan batas waktu yang sama namun dengan besaran wilayah deteksi  yang  lebih  besar.  Dapat  dilihat  bahwa  akurasi  yang diperoleh  relatif  kurang  baik  jika  dibandingkan  dengan besaran  wilayah  deteksi  senilai  76400  piksel.  Sehingga, penulis  memutuskan  untuk  menggunakan  besaran  wilayah deteksi  senilai  119350  piksel  dalam  pengembangan  program CarDetection ini.
Tabel 14. Kondisi jalan sepi Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 0 0 100% Kendaraan Sedang 0 0 1 0% Kendaraan Besar 0 0 1 100%
Tabel 15. Kondisi jalan normal Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 1 1 1 10% Kendaraan Sedang 1 1 1 12.5% Kendaraan Besar 0 2 1 25% Tabel 16. Kondisi jalan padat Aktual Pengujian Akurasi Kendaraan Kecil Kendaraan Sedang Kendaraan Besar Kendaraan Kecil 0 0 0 0% Kendaraan Sedang 0 1 2 12.5% Kendaraan Besar 0 0 2 25%

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengamatan  selama  proses  perancangan, implementasi,  dan  pengujian  perangkat  lunak yang dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut.  Pertama,  Haar-like feature  dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  objek kendaraan.  Kedua,  jenis  kendaraan  dapat  digolongkan berdasarkan luas segi empat penanda objek kendaraan. Ketiga, batas  waktu  maksimal  yang  optimal  untuk  tiap  objek kendaraan  dalam  melewati  wilayah  deteksi  adalah  35 milidetik.  Sehingga  mengurangi  risiko  objek  kendaraan  yang sama  terdeteksi  lebih  dari  sekali.  Keempat,  tingkat  akurasi rata-rata  untuk  tiga  kondisi  jalan  yang  berbeda  (sepi,  normal, padat) adalah 77.8%, 47.5%, dan 28.2%.
Saran  untuk  pengembangan  di  masa  depan  yakni  pertama, memperkaya  fitur  jenis  kendaraan  lain  pada  file  XML  yang digunakan  sebagai  template  untuk  mendeteksi  objek kendaraan.  Sehingga  program  tetap  bisa  mengenali  objek kendaraan  jenis  baru  di  masa  depan.  Kedua,  penambahan kamera  dari  sudut  pandang  lain.  Sehingga  akurasi  deteksi dapat meningkat. Ketiga, menambahkan fitur untuk menyambungkan  program  dengan  kamera.  Sehingga  program mampu  melakukan  deteksi  jenis  kendaraan  secara  real-time. Keempat, penambahan fitur untuk menuliskan hasil deteksi ke dalam file dalam format lain (misalkan PDF atau spreadsheet).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Corporation,  “OpenCV,” Itseez ,  2000.  [Online].  Available: http://opencv.org.
[2] I.  Corporation,  “http://opencv.org/platforms/,”  2000.  [Online]. Available: http://opencv.org/platforms/. [3] P.  V.  and  M.  Jones,  “Rapid  Object  Detection  using  A  Boosted
Cascade  of  Simple  Features,”  in Conference  on  Computer  Vision and Pattern Recognition CVPR 2001 , 2001.
[4] P.  V.  and  M.  J.  Jones,  “Robust  Real-time  Face  Detection,” Int.  J.
Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, pp. 137–154, 2004.
[5] R.  L.  and  J.  Maydt,  “An  Extended  Set  of  Haar-like  Features  for Rapid  Object  Detection,”  in International  Conference  on  Image Processing , 2002. [6] and  T.  E.  U.  of  I.  Office  for  Mathematics,  Science, Mean  Square
Error . 2004.
[7] C.  P.  and  T.  Poggio,  “A  Trainable  System  for  Object  Detection,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 38, no. 1, pp. 15–33, 2000.
[8] V.  K.  Narayanan, Vision  Based  Robust  Vehicle  Detection  and Tracking  VIA  Active  Learning .  Gainesville:  University  of  Florida,
2013.
[9]
B.  P.  dan  P.  Bahasa,  “KBBI  Daring,”  2016.  [Online].  Available:
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/kendaraan.
[10]
M. O. and V. Santos,  “Automatic Detection of Cars in Real Roads using Haar-like Features,” vol. 3810, 2008.
[11] Y. H. and H. H. S. Han, “Vehicle Detection Method using Haar-like Feature  on  Real  Time  System,” World  Acad.  Sci.  Eng.  Technol. , vol. 455–459, 2009.
[12] S.  S.  and  M.  M.  Trivedi,  “A  General  Active-Learning  Framework for on-road Vehicle Recognition and Tracking,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 11, no. 2, pp. 267–276, 2010.
[13] T.  Ball,  “Coding  Robin,”  2013.  [Online].  Available:  http://coding- robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html.