## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 57~62 e-ISSN: 2548-6861

## Peningkatan Deteksi Kecelakaan di Jalan Raya Menggunakan Real- ESRGAN pada Citra CCTV Persimpangan Jalan
Muhammad Fachry Ikhsal 1 *, Budi Arif Dermawan 2 *, Riza Ibnu Adam 3 * *Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1910631170203@student.unsika.ac.id 1 , budi.arif@staff.unsika.ac.id 2 , riza.adam@staff.unsika.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2023-06-10 Revised 2023-07-29 Accepted 2023-07-30
The failure of the accident detection system on CCTV cameras can affect the increase in the death rate on the highway. The use of the CNN method in the construction of CCTV accident detection systems has been widely used before. However, common problems that are often encountered are dirty lenses and varifocal zooms that don't automatically focus, causing the quality of the resulting CCTV images to decrease, thus affecting system performance. In this research, a model was developed to detect accidents  on  CCTV  images  using  the  MobileNetV2  pre-trained  model  which  was optimized by upscaling the dataset using the Real-ESRGAN model to produce more optimal  performance.  This  study  uses  a  CCTV  image  dataset  totaling  989  and consisting of 2 types of prediction classes including accident and non-accident. The results  showed  that  the  MobileNetV2  model  succeeded  in  producing  94%  testing accuracy  and  an  average  inference  time  of  3.33  seconds  in  the  GT  test  scenario. During the testing process, it was found that the model was not optimal if it identified new data with clustered objects. In addition, based on the test scenarios X2, X4, X8 it  was  found  that  the  image  quality  calculated  based  on  PSNR  and  SSIM  values greatly  influences  classification  performance  such  as  accuracy,  precision,  recall, and AUC score.
Keyword:
Transfer Learning,
MobileNetV2,
Real-ESRGAN, Accident Detection .
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tahun  2022  dikutip  dari  detik.com  Korlantas  Polri mencatat  di  Indonesia  kecelakaan  lalu  lintas  masih  cukup tinggi. Tercatat kasus kecelakaan lalu lintas sepanjang 2022 yaitu 6.707 kasus dengan koban meninggal dunia sebanyak 452 orang [1]. Di negara padat penduduk seperti India 80% dari  korban  jiwa  bukan  disebabkan  oleh  kecelakaan  itu sendiri tapi akibat lambatnya penanganan dalam menangani korban  kecelakaan  [2].  Karena  itulah  diperlukan  sebuah sistem  yang  dapat  mendeteksi  kecelakaan  melalui  kamera pengawas  seperti  CCTV.  Salah  satu  metode  yang  biasa digunakan untuk mendeteksi kecelakaan adalah menggunakan metode deep learning dengan cara mengambil tiap frame dari video CCTV dan mengklasifikasi frame dari video  ke  kategori frame kecelakaan  dan frame bukan kecelakan.
Namun  masalah  umum  yang  sering  didapatkan  adalah kualitas  citra  CCTV  dapat  mengalami  penurunan  akibat beberapa faktor seperti lensa yang kotor, kabel yang terlalu
panjang,  dan zoom  varifocal yang  tidak  fokus  secara otomatis.  Penurunan  kualitas  tersebut  dapat  berupa noise, blur, dan distortion . Hal ini dapat berpengaruh pada performa sistem  dalam  mendeteksi  kecelakaan  dalam  sebuah frame . Seperti yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh Ng dan  Lo  pada  tahun  2019,  pada  penelitian  tersebut  kualitas gambar yang buruk menurunkan performa model sebesar 7% pada task klasifikasi gender dan 15% pada klasifikasi umur [3].  Di  sisi  lain,  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  model untuk  mendeteksi  objek  tidak  kalah  penting  dan  harus dijadikan bahan pertimbangan dalam pembangunan model.
Penelitian  tentang Object  Detection telah  banyak dilakukan  sebelumnya.  Pada  tahun  2022  Triana  dan  Enri melakukan  penelitian  untuk  mendeteksi  kecelakaan  di  jalan raya dengan metode CNN dan berhasil mendapatkan akurasi validasi sebesar 90% [4]. Namun, penelitian tersebut belum melakukan  testing  dan  belum  mempertimbangkan  waktu inference . Di  samping  itu  penelitian  masih  menggunakan layer CNN  sederhana  tanpa  menggunakan  arsitektur  yang spesifik  sehingga  kurang  efisien.  Selanjutnya,  pada  tahun
58
2022  Pardede  dan  Hardiansyah  melakukan  penelitian  pada objek  kereta  api  dengan  metode  VGG  16  berhasil menghasilkan  akurasi  97%  pada  objek  gerbong  dan  79% pada  objek  lokomotif.  Dibandingkan  arsitektur  CNN sederhana  arsitektur  VGG  dinilai  lebih  efektif  dalam  hal performa.  Namun,  pada  penelitian  tidak  dijelaskan  waktu komputasi  yang  dibutuhkan  model  untuk  melakukan inference [5].  Selanjutnya,  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Hartanto  dan  Wibowo  berhasil  menghasilkan  akurasi sebesar  86%  pada  model  MobileNetV2.  Namun,  tidak jelaskan  waktu  yang  dibutuhkan  model  untuk  melakukan Inference [6].  Meskipun  begitu,  MobileNetV2  dikenal sebagai arsitektur yang lightweight atau ringan dan didesain untuk  dapat  bekerja  secara  efisien  pada embedded  system seperti  kamera  CCTV.  MobileNetV2  didasarkan  pada penggunaan  Inverted  Residuals  Blocks  dengan  Linear Bottlenecks yang menggunakan 3 lapisan konvolusi. Lapisan tersebut  berfungsi  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  penting dari  data  dengan  mengurangi  dan  meningkatkan  dimensi fitur. MobileNetV2 juga menggunakan fungsi aktivasi linear pada  lapisan  bottleneck,  menggantikan  ReLU  yang digunakan  dalam  MobileNetV1.  Fungsi  aktivasi  linear membantu dalam mengatasi masalah vanishing gradient dan memperkuat  propagasi  sinyal  melalui  jaringan.  Secara keseluruhan  MobileNetV2  dapat  mengurangi  jumlah parameter sambil mempertahankan tingkat akurasi  [7]. Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Indraswari  et  al  pada  tahun 2021 MobileNetV2 berhasil menghasilkan akurasi tertinggi yaitu di atas 85% dan performa komputasi tertinggi dengan running  time 2,394  s  jika  dibandingkan  model  lain  seperti VGG 16, ResNet, dan Inception [8].
Berdasarkan  pembahasan  tersebut,  penelitian  yang  telah dilakukan  berupa  pembangunan  model  klasifikasi  untuk mendeteksi kecelakaan di jalan raya menggunakan arsitektur MobileNetV2  yang  dilakukan  optimasi  dengan  melakukan upsampling pada dataset untuk menghasilkan performa yang lebih optimal. Pada penelitian ini, akan dilakukan beberapa skenario  uji  model  klasifikasi  menggunakan  model MobileNetV2  pada  resolusi  citra  yang  bervariasi  untuk mengetahui  pengaruh  kualitas  citra  terhadap  performa model,  selanjutnya  juga  dihitung  waktu  yang  dibutuhkan model untuk melakukan inference .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  langkah penelitian  (Gambar  1)  dimulai  dari  tahap data  acquisition atau  pengumpulan  data, preprocessing untuk  memastikan data  yang  digunakan  bersih  dan  sesuai  dengan  tujuan penelitian, modeling dengan  menggunakan  teknik transfer learning pada  model  MobileNetV2,  lalu  akan  dilakukan testing dan evaluasi model.
Gambar 1. Diagram Langkah Penelitian. Penelitian  dilakukan dari tahap data acquisition sampai tahap evaluation .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Acquisition
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang relevan dengan  permasalahan.  Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder  yang  berasal  dari  platform Kaggle. Data tersebut berisi kumpulan citra CCTV jalan raya yang berasal dari dua kategori yaitu accident (Gambar 2) dan non-accident (Gambar 3).
Gambar 2. Citra Accident Gambar 3. Citra Non-Accident .
Peningkatan Deteksi Kecelakaan di Jalan Raya Menggunakan Real-ESRGAN pada Citra CCTV Persimpangan Jalan (Muhammad Fachry Ikhsal, Budi Arif Dermawan, Riza Ibnu Adam)
59
Lalu pada (Tabel 1) didapatkan hasil akuisisi citra dengan 2 kategori atau kelas, jumlah data accident yaitu 462 dengan rasio  53%  dan  jumlah  data non-accident yaitu  527  dengan rasio 46%.
T ABEL 1
J UMLAH D ATA PADA T IAP K ELAS Nama Kelas Rasio  Jumlah Accident 46% 462 Non accident 53% 527
Lalu  data  mentah  yang  digunakan  juga  sudah  dipisah dengan  jumlah  dan  rasio  seperti  pada  (Tabel 2).  Data train memilki rasio 80 % dengan jumlah data 791, data validation memilki rasio 10% dengan jumlah data 98 dan jumlah data test memilki rasio 10% dengan jumlah data 100.
T ABEL 2 J UMLAH D ATA PADA T IAP S PLIT Tipe split Rasio  Jumlah Train 80% 791 Validation 10% 98 Test 10% 100

## B. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  dua  proses  utama  yaitu data cleaning dan data transformation . Pada tahap data cleaning dilakukan  penghapusan  data  yang  duplikat,  tidak  relevan, label  yang  salah,  dan  data  yang  tidak  memilki  resolusi 1280x720. Karena penghapusan data mempengaruhi jumlah data yang telah di split, maka dilakukan split kembali (Tabel 3) untuk mempertahankan rasio pemisahan 80%, 10%, 10% pada data train, validation, dan test .
T ABEL 3
J UMLAH D ATA PADA T IAP S PLIT SETELAH PROSES C LEANING Tipe split Rasio  Jumlah Train 80% 663 Validation 10% 83 Test 10% 82
Selain  itu,  pada  tahap data  transformation dilakukan proses downscaling (Tabel  4)  untuk  memperoleh  citra low resolution (LR) dan upscaling untuk memperoleh citra super resolution  (SR).  Proses  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan kualitas citra yang bervariasi yang diukur dengan skor metrik PSNR  dan  SSIM  untuk  tujuan  penelitian  [9].  Proses upscaling dilakukan  dengan  menggunakan  model  Real- ESRGAN yang berbeda tergantung dengan faktor upscaling yang sesuai.
Pada upscaling dan downscaling dengan faktor  2  citra akan  di downscaling untuk  memperoleh  citra  LR  dengan resolusi  640x360  yang  kemudian  dilakukan upscaling dengan  model  Real-ESRGAN_x2  untuk  memperoleh  citra SR  dengan  resolusi  1280x720,  pada upscaling dan downscaling dengan faktor 4 citra akan di downscaling untuk
memperoleh  citra  LR  dengan  resolusi  320x180  yang kemudian  dilakukan upscaling dengan  model  Real- ESRGAN_x4  untuk  memperoleh  citra  SR  dengan  resolusi 1280x720. Pada upscaling dan downscaling dengan faktor 8 citra akan di downscaling untuk memperoleh citra LR dengan resolusi 160x90 yang kemudian dilakukan upscaling dengan model  Real-ESRGAN_x8  untuk  memperoleh  citra  SR dengan resolusi 1280x720.
T ABEL 4 R ESOLUSI C ITRA L R DAN S R
Faktor Resolusi LR Resolusi SR x2 (1280x720)/2 640x360 (640x360)x2 1280x720 x4 (1280x720)/4 320x180 (320x180)x4 1280x720 x8 (1280x720)/8 160x90 (160x90)x8 1280x720
Dari proses tersebut didapatkan citra dengan kualitas yang bervariasi  dibuktikan  dengan  menghitung  skor  PSNR  dan SSIM.  Berdasarkan  (Tabel  5)  citra ground  truth yang dianggap  sebagai  citra  asli  memilki  skor  PSNR  maksimal yaitu 100 db yang menunjukkan bahwa citra di rekonstruksi memilki kesamaan sempurna  dan skor maksimal SSIM yaitu 1  yang  menunjukkan  kesamaan  struktural  antara  citra  yang direkonstruksi dan asli, citra dengan faktor downscaling dan upscaling 2  menghasilkan  skor  PSNR  27.98  dB  dan  SSIM 0.88,  citra  dengan  faktor downscaling dan upscaling 4 menghasilkan  skor  PSNR  24.16  dB  dan  SSIM  0.77,  citra dengan  faktor downscaling dan upscaling 8  menghasilkan skor PSNR 18.60 dB dan SSIM 0.59.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa semakin  tinggi  faktor  pengkalian,  PSNR  dan  SSIM-nya semakin  rendah.  Ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar faktor downscaling ,  semakin  buruk  kualitas  restorasi  citra. Dari tabel tersebut skenario faktor x2 menghasilkan gambar dengan  kualitas  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan skenario faktor pengkalian x4 dan x8.
T ABEL 5 S KOR K UALITAS C ITRA Faktor  PSNR SSIM GT 100 [dB] 1.00 [u] x2 27.98 [dB]  0.88 [u] x4 24.16 [dB]  0.77 [u] x8 18.60 [dB]  0.59 [u]

## C. Modelling
Setelah  dilakukan  tahap preprocessing ,  Pada  tahap  ini dilakukan pemodelan menggunakan teknik transfer learning dengan pre-trained model MobileNetV2 [10] untuk arsitektur model  dapat  dilihat  pada  (Tabel  6).  Model  yang  dilatih memilki total 2.866.978 parameter dengan 608.994 parameter yang dapat dilatih dan 2.257.984 parameter yang tidak dilatih atau bobotnya dibekukan pada tahap training .
60
T ABEL 6 A RSITEKTUR M ODEL Layer Output shape Parameter Mobilenetv2 (Functional) (None, 23, 40, 1280) 2257984 Conv2D (Conv2D) (None, 21, 38, 32) 368672 Conv2D_1 (Conv2D) (None, 19, 36, 64) 18496 Conv2D_2 (Conv2D) (None, 17, 34, 128) 73856 Flatten (Flatten) (None, 73984) 0 Dense (Output) (None, 2) 147970 Total params : 2.866.978 Trainable params : 608.994 Non-trainable params : 2.257.984
Model  tersebut  kemudian  dilatih  menggunakan  data Ground Truth (GT) dengan batch size 8, dan optimizer Adam dengan learning rate default yaitu 0.001 dan jumlah epoch 50.  Pada  tahap training model  GT  didapatkan validation accuracy 97.59% pada epoch ke-34. Pada (Gambar 4) tertera skor akurasi dan loss model GT pada tiap epoch dimana pada data validation model menunjukkan kecepatan convergence yang  cepat  yaitu  berhasil  menghasilkan  akurasi  diatas  90% hanya dalam 10 epoch pertama. Hal ini  sangat dipengaruhi oleh penggunaan pre-trained model menggunakan MobileNetV2 karena model tersebut telah dilatih sebelumnya pada data dengan jumlah yang relatif besar untuk mengenali  pola  yang  ada  pada  gambar  seperti edges dan texture .  Setelah  epoch  ke-10  didapatkan  fluktuasi  akurasi pada  model,  hal  ini  merupakan  hal  yang  normal  dan  dapat disebabkan  oleh  berbagai  faktor  mulai  dari  faktor  alami seperti  variasi  data training atau noise acak  yang  terdapat dalam data ataupun faktor pemilihan hyperparameter seperti jumlah epoch . Pada penelitian yang dilakukan oleh Afaq dan Rao pada tahun 2020 didapatkan bahwa jumlah epoch yang terlalu  besar dapat  menyebabkan  model  mengalami overfitting ,  selain  itu  juga  didapatkan  bahwa  pemilihan jumlah epoch yang  optimal  tidak  dapat  ditentukan  secara universal karena  sangat  dipengaruhi  faktor  seperti karakteristik dataset [11].  Permasalahan  lain  yaitu  secara default model yang dihasilkan pada tahap modelling adalah model  yang  berdasarkan  pada epoch terakhir,  untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal  terkadang  cara  ini  kurang efisien karena performa model pada epoch terakhir terkadang bukanlah  performa  terbaik  mengingat  pada  proses training kinerja  model  mengalami  fluktuasi.  Berdasarkan  masalah tersebut ditemukan teknik pemodelan menggunakan callback metode  ini  memungkinkan  kita  melakukan early  stopping yaitu  pemberhentian  proses training berdasarkan  tingkatan performa  yang  diinginkan  ataupun  penyimpanan  model terbaik dari keseluruhan proses training .
Gambar 4 Akurasi dan Loss model GT

## D. Testing
Pada tahap ini dilakukan pengujian pada model yang telah dihasilkan  dengan  menghitung  jumlah  citra  yang  diprediksi benar  dan  salah.  Data  yang  digunakan  adalah  data testing yang berjumlah 82 data atau 10% dari total data keseluruhan. Dari (Tabel 7) dapat dilithat hasil dari tahap testing pada tiap label  L1  dan  L2 . Ada  4  skenario testing yang  dilakukan berdasarkan variasi yang didapatkan dari kualitas citra yaitu skenario ground  truth (GT),  citra  dengan downscaling dan upscaling  factor 2 (X2),  4 (X4), dan  8  (X8). Pada  skenario ground truth model berhasil mengklasifikasi 42 data accident dan 35 data non accident dengan total data yang diklasifikasi dengan  benar  ada  77.  Pada  skenario downscaling dan upscaling dengan factor 2 (X2) model berhasil mengklasifikasikan 41 data accident dan 27 data non accident dengan  total  data  yang  diklasifikasi  dengan  benar  ada  68. Pada  skenario downscaling dan upscaling dengan factor 4 (X4) model berhasil mengklasifikasikan 31 data accident dan 31  data non  accident dengan  total  data  yang  diklasifikasi dengan  benar  ada  62.  Pada  skenario downscaling dan upscaling dengan factor 8 (X8) model berhasil mengklasifikasikan 38 data accident dan 26 data non accident dengan  total  data  yang  diklasifikasi  dengan  benar  ada  64. Pada  tahap  ini  ditemukan  bahwa  kegagalan  dalam mengidentifikasi  objek  disebabkan  oleh  citra  yang menampilkan objek secara berkerumunan.
T ABEL 7
P ERBANDINGAN H ASIL T ESTING Test Label Total Benar Total Salah L1 L2 Benar Salah Benar Salah GT 42 4 35 1 77 5 X2 41 5 27 9 68 14 X4 31 15 31 5 62 20 X8 38 8 26 10 64 18
Peningkatan Deteksi Kecelakaan di Jalan Raya Menggunakan Real-ESRGAN pada Citra CCTV Persimpangan Jalan (Muhammad Fachry Ikhsal, Budi Arif Dermawan, Riza Ibnu Adam)
E. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  kinerja  model  secara keseluruhan  pada  tiap  skenario  dengan  menghitung  skor metrik seperti akurasi, precision , recall, skor AUC dan waktu inference yang dibutuhkan model.
T ABEL 8 H ASIL E VALUASI P ENGUJIAN Skenario GT X2 X4 X8 Inference Time 3.33s PSNR 100 db 27.98 db 24.16 db 18.60 db SSIM 1.00 u 0.88 u 0.77 u 0.59 u Akurasi 94% 83% 76% 78% Precision 94% 83% 77% 78% Recall 94% 82% 77% 77% AUC score 99% 92% 84% 81%
Berdasarkan  (Tabel  8)  hasil  evaluasi  pengujian  dibagi berdasarkan  skenario  uji. Ground  Truth (GT)  adalah referensi  atau  kebenaran  dalam  pengujian  ini,  yang digunakan  sebagai  titik  pembanding.  Selanjutnya,  terdapat tiga skenario uji, yaitu X2, X4, dan X8, yang mengacu pada faktor upscaling dan downscaling .  Hasil  pengujian  terdiri dari beberapa metrik. Waktu inferensi menunjukkan berapa lama model membutuhkan waktu untuk melakukan prediksi atau inferensi berdasarkan data yang diberikan. Peak Signal- to-Noise Ratio (PSNR) mengukur kualitas rekonstruksi atau restorasi  citra,  dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan kualitas yang lebih baik. Structural Similarity Index (SSIM) adalah  metrik  yang  mengukur  sejauh  mana  citra  yang direkonstruksi  mirip  dengan  citra  asli,  dengan  1 menunjukkan  kesamaan  sempurna.  Akurasi  dan  presisi, recall , dan AUC score merupakan metrik yang menggambarkan  ketepatan  prediksi  atau  klasifikasi  model terhadap data pengujian, dengan penekanan pada aspek yang berbeda.  Pada  (Tabel  7)  dapat  diketahui  bahwa  skenario pengujian GT memiliki performa klasifikasi tertinggi dengan skor  akurasi  94%,  presisi  94%, recall 94%  dan  skor  AUC 94%. Hal ini karena skenario pengujian GT dilakukan pada data yang sebenarnya, dibuktikan dengan skor PSNR 100 dB dan SSIM 1. Namun, ketika melihat hasil model testing pada skenario X2, X4, dan X8, terlihat adanya penurunan kinerja dibandingkan dengan skenario GT. Dalam skenario X2 yang memiliki  skor kualitas citra dengan PSNR 27.98 dB, SSIM 0.88, terjadi penurunan akurasi menjadi 83%. Demikian juga dengan skenario X4 dan X8, di mana mengalami penurunan kualitas  citra  lebih  lanjut  pada  PSNR,  SSIM,  dan  akurasi. Selain  itu,  terlihat  juga  perbedaan  dalam  presisi  dan recall antara skenario X4 dan X8 dengan skenario GT. Presisi dan recall pada  skenario  GT  memiliki  nilai  yang  cukup  tinggi sebesar  94%,  sementara  pada  skenario  X4  dan  X8,  nilai presisi dan recall hanya berkisar antara 76% hingga 78%. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kehilangan informasi yang
signifikan  dalam  proses  pengukuran  pada  skenario  X4  dan X8.
Selain itu, juga dilakukan analisis performa dengan metode ROC Curve (Gambar 5). Berdasarkan hasil uji skenario yang dilakukan, dapat dilihat bahwa pada skenario uji GT (Ground Truth) menghasilkan skor AUC yang tertinggi yaitu  sebesar 0.99.  AUC  (Area  Under  the  Curve)  merupakan  metrik evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model klasifikasi, dimana semakin tinggi nilai AUC, semakin baik model  dalam  membedakan  kelas-kelas  yang  berbeda.  Oleh karena  itu,  skor  AUC  sebesar  0.99  menunjukkan  bahwa model  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam melakukan klasifikasi. Selanjutnya, skenario LRX2 memiliki skor AUC sebesar 0.92. Skor ini lebih rendah dibandingkan dengan  model  GT,  namun  tetap  menunjukkan  kinerja  yang baik.  Skenario  LRX2  memiliki  kualitas  citra  dibawah  citra GT.  Meskipun  demikian,  hasil  yang  diperoleh  masih memberikan indikasi bahwa model ini mampu membedakan kelas-kelas dengan baik dengan sedikit penurunan performa. Selanjutnya,  skenario  LRX4  memiliki  skor  AUC  sebesar 0.84.  Meskipun  skor  ini  lebih  rendah  dibandingkan  dengan skenario  sebelumnya  performa  model  pada  skenario  LRX4 masih memiliki kinerja yang cukup baik. Terakhir, skenario LRX8  memiliki  skor  AUC  terendah  yaitu  0.81.  Skor  ini menunjukkan bahwa model pada skenario uji LRX8 memiliki kinerja  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan  skenario- skenario  sebelumnya.  Hal  ini  karena  skenario  uji  LRX8 menggunakan  kualitas  citra  terendah.  Secara  keseluruhan, hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  pada  skenario  uji  GT memiliki kinerja terbaik dalam membedakan kelas-kelas pada dataset yang digunakan, diikuti oleh skenario LRX2, LRX4, dan LRX8.

## Gambar 5 ROC Curve
Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa kualitas citra yang dihitung berdasarkan nilai PSNR dan SSIM pada skenario GT, X2, X4, X8 berkorelasi positif pada performa
62 klasifikasi seperti Akurasi, precision, recall, dan AUC score . Semakin tinggi kualitas citra atau skor PSNR dan SSIM-nya, semakin tinggi pula performa klasifikasinya.

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan penelitian dimulai dari tahap data  acquisition diikuti preprocessing,  modeling, testing, dan  tahap evaluation dengan  menggunakan  model MobileNetV2.  Penelitian  dilakukan  pada  989  citra  CCTV jalan raya yang kemudian dilakukan proses downscaling dan upscaling untuk  menghasilkan  data  yang  bervariasi  yaitu X2,  X4,  dan  X8  untuk  pengujian  model.  Pada  penelitian didapatkan  model  MobileNetV2  berhasil  menghasilkan validation accuracy 97%, testing accuracy 94% dan average inference time 3.33 detik pada skenario uji GT . Dari empat skenario  pengujian,  didapatkan  bahwa  kualitas  citra  yang dihitung  berdasarkan  nilai  PSNR  dan  SSIM  sangat berkorelasi positif pada performa klasifikasi seperti Akurasi, precision,  recall, dan  AUC score .  Semakin  tinggi  kualitas citra  atau  skor  PSNR  dan  SSIM-nya,  semakin  tinggi  pula performa klasifikasinya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] P. N. Megasari, “Polri Catat 6.707 Kasus Kecelakaan Sepanjang 2022, 452 Orang Tewas,” detikNews , 2022.
https://news.detik.com/berita/d-6325521/polri-catat-6707-kasus- kecelakaan-sepanjang-2022-452-orang-tewas (accessed Apr. 25, 2023).
[2] S. Ghosh, S. J. Sunny, and R. Roney, “Accident Detection Using Convolutional Neural Networks,” in 2019 International
Conference on Data Science and Communication (IconDSC) , 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/IconDSC.2019.8816881. [3] C. B. Ng and W. H. Lo, “Effect of Image Distortion on Facial Age and Gender Classification Performance of Convolutional Neural Networks,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Institute of Physics Publishing, 2019. doi: 10.1088/1757-899X/495/1/012029.
[4] H. Triana and U. Enri, “Penerapan Deep Learning Pada Kamera Pengawas Jalan Raya Dalam Mendeteksi Kecelakaan,” 2022.
[5] J. Pardede and H. Hardiansah, “Deteksi Objek Kereta Api menggunakan Metode Faster R-CNN dengan Arsitektur VGG 16,” MIND Journal , vol. 7, no. 1, pp. 21–36, Jun. 2022, doi: 10.26760/mindjournal.v7i1.21-36.
[6] C. A. Hartanto and A. Wibowo, “Development of Mobile Skin Cancer Detection using Faster R-CNN and MobileNet v2 Model,” in 2020 7th International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE) , 2020, pp. 58–63. doi: 10.1109/ICITACEE50144.2020.9239197.
[7] A. G. Howard et al. , “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” Apr. 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861
[8] R. Indraswari, R. Rokhana, and W. Herulambang, “Melanoma Image Classification Based on MobileNetV2 Network,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2021, pp. 198–207. doi: 10.1016/j.procs.2021.12.132.
[9] A. Horé and D. Ziou, “Image Quality Metrics: PSNR vs. SSIM,” in 2010 20th International Conference on Pattern Recognition , 2010, pp. 2366–2369. doi: 10.1109/ICPR.2010.579.
[10] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L.-C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Jan. 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1801.04381
[11] S. Afaq and S. Rao, “Significance of Epochs on Training A Neural Network,” 2020, [Online]. Available: www.ijstr.org