## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Penghitung Trafik Kendaraan Berbasis Object Recognition Studi Kasus Jalan Utama Universitas Tanjungpura
Agung Tuah Ananda #1 , Yus Sholva #2 , Rudy Dwi Nyoto #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, 78124
1 anan474@student.untan.ac.id
2 sholvariza@untan.ac.id
3 rudydn@informatika.untan.ac.id
Abstrak—  Pertumbuhan  penggunaan  kendaraan  bermotor untuk transportasi oleh masyarakat terus meningkat seiring waktu.  Sebagai  lembaga  pendidikan  tinggi  dengan  jumlah mahasiswa  aktif  mencapai  angka  31  ribu  orang  maka Universitas  Tanjungpura  perlu  menyadari  bagaimana penggunaan  jalan  oleh  pengendara  kendaraan  bermotor  di Universitas  Tanjungpura  dalam  bagian  dari  perencanaan pembangunannya  untuk  menghindari  permasalahan  yang mungkin  timbul  dikemudian  hari.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  menghitung trafik  kendaraan  di  jalan  masuk  utama  Universitas Tanjungpura.  Peneliti  menggunakan  pendekatan  object recognition  untuk  mengetahui  jenis  kendaraan  yang  lewat apakah  merupakan  kendaraan  sepeda  motor  atau  mobil, dimana  digunakan  metode  background  subtraction  dan pemrosesan morfologi dalam tugas deteksi objek, dan metode Haar  cascade  classifier  dalam  tugas  klasifikasi  jenis kendaraan  dari  objek  yang  terdeteksi.  Pada  penelitian  ini dilatih model klasifikasi kendaraan sepeda motor (masuk dan keluar)  dengan  masing-masing  5000  data  latih  dan  model klasifikasi  kendaraan  mobil  (masuk  dan  keluar)  dengan masing-masing  500  data  latih.  Evaluasi  pendeteksi  objek menunjukkan bahwa program dapat mendeteksi objek yang bergerak  dengan  akurasi  dengan  akurasi  terendah  sebesar 67%  dan  akurasi  tertinggi  sebesar  93%.  Evaluasi  model klasifikasi  kendaraan  menunjukkan  nilai  F1-score  rata-rata 0.916  (sepeda  motor  masuk),  0.311  (mobil  masuk),  0.965 (sepeda  motor  keluar)  dan  0.427  (mobil  keluar).  Evaluasi menunjukkan  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan mengenai  perbedaan  kondisi  waktu  dan  kepadatan  trafik kendaraan  terhadap  performa model  klasifikasi  kendaraan. Di  mana  nilai  rata-rata  f1-score  pada  pengujian  pagi,  siang dan sore adalah masing-masing 68%, 62% dan 67% dan rata- rata  akurasi  pada  pengujian  padat,  sedang  dan  sepi  adalah masing-masing  89%,  86%  dan  88%.  Hasil  pengujian  unit testing dan integration testing menunjukkan sistem ini dapat mendeteksi  objek  kendaraan  yang  lewat,  mengetahui  jenis kendaraan  tersebut  dan  menghitung  jumlahnya  serta menyediakan  cara  untuk  mendapatkan  data  trafik kendaraan  yang  dihasilkan.  Secara  keseluruhan  penelitian dinilai  berhasil  dalam  membuat  sebuah  sistem  penghitung
trafik kendaraan berbasis object recognition studi kasus jalan utama Universitas Tanjungpura.
Kata kunci — Object Recognition, Deteksi Objek, Klasifikasi, Haar Cascade Classifier, Penghitung Kendaraan.

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini masyarakat umumnya menggunakan kendaraan pribadi  sebagai  alat  transportasi.  Mengikuti  hal  tersebut nilai  pertumbuhan  jumlah  kepemilikan  kendaraan  pribadi turut meningkat, terutama kendaraan bermotor. Berdasarkan  data  [1],  tercatat  sejak  tahun  2018  hingga 2020  persentase  rata-rata  pertumbuhan  kepemilikan kendaraan  bermotor  tiap  tahunnya  mencapai  6,63  persen. Namun, tingginya kepemilikan kendaraan bermotor belum tentu diimbangi dengan pembangunan jalan yang sesuai. Di mana  data  dari  [2]  menunjukkan  persentase  rata-rata pertumbuhan jalan di Indonesia dari 2018 hingga 2020 tiap tahun  hanya  meningkat  sebesar  0,72  persen.  Kondisi- kondisi  di  atas  dapat  menimbulkan  permasalahan  seperti kepadatan  trafik  kendaraan  bermotor  di  jalanan  dan peningkatan  kebutuhan  atas  lahan  parkir  kendaraan bermotor. Permasalahan tersebut pada skala tertentu perlu dipertimbangkan  oleh  instansi  yang  memiliki  jalan  dan lahan  parkir  dengan  pengguna  besar,  seperti  Universitas Tanjungpura.
Universitas Tanjungpura merupakan lembaga pendidikan tinggi terbesar dan tertua di Kalimantan Barat dengan  jumlah  mahasiswa  aktif  pada  tahun  ajaran 2021/2022  mencapai  angka  31  ribu  mahasiswa  [3]. Universitas Tanjungpura yang terus berkembang dari segi pembangunan fisik dan jumlah mahasiswa perlu menyadari bagaimana  penggunaan  jalan  di  Universitas  Tanjungpura beserta  tren  pertumbuhan  jumlah  kepemilikan  kendaraan dalam bagian dari perencanaan pembangunan Universitas Tanjungpura.  Kegagalan  dalam  mengantisipasi  hal  ini dapat  saja  menyebabkan  berbagai  hal  seperti  kemacetan
jalan, kurangnya lahan parkir, parkir kendaraan di tempat yang  tidak  seharusnya,  juga  potensi  keamanan  seperti kehilangan atau kerusakan kendaraan dari berbagai faktor. Potensi-potensi buruk tersebut dapat mengurangi produktivitas dan kenyamanan bagi mahasiswa, dosen dan pegawai  Universitas  Tanjungpura.  Oleh  karena  itu pemangku  kepentingan  di  Universitas  Tanjungpura  akan membutuhkan  data  penggunaan  jalan  di  Universitas Tanjungpura.
Penggunaan  jalan  oleh  kendaraan  bermotor  dapat diketahui  dengan  menghitung  jumlah  kendaraan  yang lewat  dan  jenis  kendaraannya.  Data  didapatkan  dengan observasi  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Observasi dilakukan  dengan  melakukan  penghitungan  kendaraan yang keluar dan masuk ke Universitas Tanjungpura. Untuk melakukan penghitungan tersebut dibutuhkan suatu sistem perangkat  yang  dapat  mendeteksi  kendaraan  yang  lewat, mengetahui  jenis  kendaraan  tersebut  dan  mencatat  trafik kendaraan  hingga  kemudian  dapat  dilihat  ketika dibutuhkan,  baik  berupa  data  kondisi  trafik  saat  itu  juga atau  data  waktu-waktu  sebelumnya.  Untuk  melakukan tugas itu sistem perangkat yang dibutuhkan tentu saja mesti memiliki  cara  agar  dapat  mengolah  kondisi  jalan  berupa citra  menjadi  data  yang  mudah  dilihat  dan  diolah  secara keseluruhan.
Dari  kebutuhan  yang  telah  dipaparkan,  maka  pada penelitian  ini  akan  dirancang  suatu  sistem  perhitungan trafik  kendaraan  yang  dapat  mendeteksi  suatu  kendaraan yang  lewat,  mengetahui  jenis  kendaraannya,  menyimpan data mengenai kendaraan tersebut, lalu  menyediakan data trafik kendaraan yang telah dicatat. Penelitian pembuatan sistem  perhitungan  trafik  kendaraan  ini  akan  dilakukan pada  jalan masuk utama Universitas Tanjungpura. Dalam membuat  sistem  ini  peneliti  akan  mengaplikasikan beberapa metode dan perangkat sehingga dapat memenuhi tujuan di atas.
Gambar. 1 Lokasi penelitian.

## II. L ANDASAN TEORI
Untuk  mengetahui  jenis  kendaraan  dari  sebuah  citra dibutuhkan  metode  untuk  mendeteksi  dan  menentukan jenis  kendaraan.  Pendeteksian  objek  dapat  dilakukan
dengan metode background subtraction dan pengaplikasian  transformasi  morfologi  yang  kemudian dengan  mengambil contour objek  dari  citra  hasil. Sedangkan  untuk  menentukan  jenis  kendaraan  dari  objek yang  dideteksi  dapat  dilakukan  klasifikasi  objek  dengan penerapan metode Haar cascade classifier .
Dalam  mendeteksi  objek  pada  sebuah  citra  maka  citra harus  diproses  dengan background subtraction terlebih dahulu yaitu di mana nilai citra saat ini akan dipisah antara citra background dengan  citra foreground .  Citra foreground yang  merupakan  objek  terdeteksi  kemudian diproses  agar  menghasilkan  objek  kendaraan.  Agar  objek kendaraan dapat diolah dengan baik maka mesti dilakukan transformasi  morfologi  pada  citra  tersebut  [4].  Objek kendaraan  dari  tiap frame video  citra  jalan  akan dihubungkan  sehingga  menghasilkan  garis  pergerakan kendaraan.  Penelitian  [5]  menggunakan  teknik  ini  untuk menghitung jumlah trafik kendaraan, hal serupa digunakan pada  [6]  dimana  digunakan  jumlah pixel sebagai pengklasifikasi jenis kendaraan.
Pada  tugas  klasifikasi  objek  digunakan  metode Haar cascade classifier yang merupakan modifikasi dari sistem face  detection dalam  [7].  Metode  ini  diterapkan  untuk mengenali  objek  berdasarkan  nilai  sederhana  dari  fitur citra, tetapi bukan merupakan menggunakan nilai pixel dari citra objek tersebut sehingga memberikan kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat karena bergantung hanya pada jumlah pixel dalam persegi fitur, tidak setiap nilai pixel dari sebuah  citra  [8].  Metode  ini  merupakan  metode  yang efektif  dalam  pendeteksian  objek,  dan  menjadi  sebuah metode  utama  untuk  mendeteksi  objek  dalam  [9]  hingga cocok  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  jenis  kendaraan  berupa  mobil  dan  sepeda motor.
Penelitian serupa telah dilakukan sebelumnya, pada [10] digunakan  metode background  subtraction dan haar cascade classifier untuk mendeteksi wajah manusia dalam tugas people  counter .  Pada  [11],  dilakukan  pendeteksian mobil  dengan  menggunakan  metode Haar  cascade classifier yang  dilatih  menggunakan  1000  gambar  mobil dan  menghasilkan  tingkat  deteksi  tertinggi  sebesar  0.975 dan  tingkat  ketepatan  klasifikasi  mobil  rata-rata  sebesar 0.978.  Pada  [12]  juga  dilakukan  penelitian  menggunakan Haar  cascade  classifier untuk  mendeteksi  mobil  pada  3 kondisi  berbeda  yaitu  jalanan  sepi,  sedang  dan  padat dengan akurasi masing-masing 77.8%, 47.5% dan 28.2%.
A. Background Subtraction
Background adalah  bagian  gambar  yang  tidak  banyak berubah  dari  serangkaian  gambar  bergerak. Background dapat diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata dari serangkaian gambar, nilai rata-rata tersebut akan mendekati gambar latar belakang yang diinginkan [13].
Gambar 2. Skema background subtraction .
Prinsip dasar background subtraction adalah membandingkan  antara  dua  buah  citra 𝑓(𝑥, 𝑦, 𝑡1) dan 𝑓(𝑥, 𝑦, 𝑡2) sehingga menghasilkan citra baru 𝑟(𝑥, 𝑦) yang memiliki  nilai  0  (hitam)  atau  1  (putih)  dengan  kriteria seperti pada persamaan 1. 𝑟(𝑥, 𝑦) = {1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 | 𝑓(𝑥, 𝑦, 𝑡 1 ) − 𝑓(𝑥, 𝑦, 𝑡 2 ) | < 𝑇  𝑎𝑡𝑎𝑢 0  }
(1)

## B. Transformasi Morfologi
Transformasi  morfologi  merupakan  operasi  yang umum  digunakan  pada  citra  biner  (hitam-putih)  untuk mengubah  struktur  bentuk  objek  yang  terkandung  dalam citra. Sebagai contoh, lubang pada citra sepeda motor dapat ditutup melalui operasi morfologi sebagaimana ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar. 3 Gambar biner sepeda motor melalui proses morfologi.
Dua operasi yang mendasari morfologi yaitu dilasi dan erosi. Dua operasi lain adalah opening dan closing dibentuk melalui dua operasi dasar itu.
Erosi  dapat  diperoleh  dengan  melebarkan  komplemen dari  piksel  hitam  dan  kemudian  mengambil  komplemen dari set  point yang  dihasilkan.  Erosi  merupakan  proses penghapusan  titik-titik  batas  objek  menjadi  bagian  dari latar,  berdasarkan structuring  element yang  digunakan. Pada operasi ini, ukuran objek diperkecil dengan mengikis sekeliling objek.
Operasi opening adalah  operasi  erosi  yang  diikuti dengan  dilasi  dengan  menggunakan  elemen  penstruktur yang  sama.  Operasi  ini  berguna  untuk  menghaluskan kontur objek dan menghilang kan seluruh pixel di area yang terlalu  kecil  untuk  ditempati  oleh  elemen  penstruktur. Dengan  kata  lain,  semua  struktur  latar  depan  yang berukuran  lebih  kecil  daripada  elemen  penstruktur  akan tereliminasi  oleh  erosi  dan  kemudian  penghalusan dilakukan  melalui  dilasi.  Operasi closing berguna  untuk menghaluskan  kontur  dan  menghilangkan  lubang-lubang kecil.  Operasi closing dilaksanakan  dengan  melakukan
operasi dilasi terlebih dahulu dan kemudian diikuti dengan operasi erosi [14].

## C. Haar Cascade Classifier
Haar-like feature pertama kali diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones [8] untuk keperluan mendeteksi wajah manusia[7] .Metode ini kemudian diperbarui kembali oleh Rainer Lienhart dan Jochen Maydt [15]. Ide dari Haar-like feature adalah  sebuah classifier yang  dilatih  dengan sejumlah  sampel  citra  dari  suatu  objek.  Dalam  penelitian ini sampel citra yang digunakan adalah citra dari kendaraan sepeda motor dan mobil, berupa kendaraan tampak depan dan belakang sebagai sampel positif. Sampel negatif adalah citra dari objek yang berbeda-beda namun tetap memiliki 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. 4 Contoh bentuk haar-like feature .
Hasil penerapan masing-masing fitur pada suatu wilayah gambar  tertentu  dihasilkan  melalui  jumlah pixel yang terletak  di  dalam  segi  empat  hitam  dari  fitur  yang dikurangkan  oleh  jumlah pixel yang overlap dengan  segi empat putih. Segi empat ini didefinisikan lewat koordinat kiri atas x, y, lebar w, dan tinggi h. Total pixel yang berada dalam  area  segi  empat 𝑟𝑖 direpresentasikan  oleh 𝑅𝑒𝑐𝑆𝑢𝑚(𝑟𝑖) .
𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 1 =   ∑ 𝑁 𝑖=1 𝑊 𝑡 × 𝑅𝑒𝑐𝑆𝑢𝑚(𝑟 𝑡 ) (2) =   ∑ 𝑁 𝑖=1 𝑊 𝑡 × 𝑅𝑒𝑐𝑆𝑢𝑚(𝑥, 𝑦, 𝑤, ℎ)
Di mana dalam persamaan 2, nilai 𝑁 , 𝑊 𝑡 , dan 𝑟𝑖 dipilih secara acak, tergantung objek yang diidentifikasi.
Gambar. 5 Tahap cascade pada klasifikasi suatu citra.
Dalam mengenali suatu objek, cascade akan mengabaikan  area  citra  yang  tidak  memiliki  objek  yang memenuhi kriteria. Ini sangat membantu dalam meningkatkan  performa classifier tersebut.  Efeknya,
kemungkinan  kesalahan  deteksi  objek  berkurang  dan akurasi deteksi menjadi meningkat.
Gambar. 6 Haar-like feature pada klasifikasi sepeda motor .

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  metode  penelitian  dapat  diilustrasikan  pada bagan alur seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar.7 Diagram alur penelitian

## A. Analisis Kebutuhan
Dalam melakukan analisis kebutuhan peneliti menentukan  dan  mengungkapkan  kebutuhan  sistem. Kebutuhan  sistem  terbagi  menjadi  dua  yaitu:  kebutuhan fungsional  dan  kebutuhan  non-fungsional,  keduanya diperlukan untuk mewujudkan tujuan yang ingin dicapai.
Kebutuhan  fungsional  adalah    kebutuhan-kebutuhan yang memiliki keterkaitan langsung dengan sistem. Berikut kebutuhan fungsional sistem penghitungan kendaraan:
1. Sistem menerima citra jalan dari kamera.
2. Sistem mendeteksi objek kendaraan.
3. Sistem  mengenali  jenis  kendaraan  dari  objek terdeteksi.
4. Sistem mentracking objek kendaraan yang dideteksi.
5. Sistem menghitung kendaraan yang lewat.
6. Sistem memberikan data perhitungan kendaraan.
Kebutuhan non-fungsional adalah kebutuhan- kebutuhan yang secara tidak langsung memiliki keterkaitan dengan  sistem.  Berikut  kebutuhan  non-fungsional  sistem penghitungan kendaraan:
1. Sistem  berjalan  pada  jadwal  yang  ditentukan  setiap hari kecuali ada perbaikan.
2. Data keluaran sistem dapat diakses dari mana saja dan kapan saja.
3. Data  dapat  ditampilkan  pada  tampilan  yang  user- friendly.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  merekam  kondisi  jalan masuk  utama  Universitas  Tanjungpura.    Posisi  kamera pengambilan  rekaman  pada  ketinggian 5  meter  dan  sudut perangkat  15  derajat  menghadap  ke  arah  keluar  dari Universitas Tanjungpura.

## Gambar. 8 Denah pemosisian perangkat relatif terhadap jalan
Perekaman dilakukan dalam 3 jenis waktu berbeda, yaitu pada  pagi  hari,  siang  hari  dan  sore  hari  dimana  pada masing-masing  kondisi  memiliki  profil  pencahayaan berbeda.  Perekaman  berlangsung  dengan  durasi  20-30 menit  dan  dalam  jangka  waktu  3  hari  dalam pengambilannya  dan  menghasilkan  data  rekaman  dengan total durasi 218 menit.

## C. Pelatihan Model Klasifikasi Kendaraan
Untuk dapat mengenali jenis kendaraan pada suatu citra objek  kendaraan  menggunakan  metode haar  cascade classifier diperlukan  proses  pelatihan  model.  Model klasifikasi  yang  dihasilkan  digunakan  pada  sistem  untuk mengklasifikasi jenis kendaraan. Pelatihan dilakukan agar classifier mengetahui  objek  apa  yang  ingin  dicari  pada citra. Untuk itu dalam pelatihan diberikan berbagai contoh citra objek kendaraan yang ingin dicari, atau disebut juga citra positif. Semakin banyak citra positif diberikan maka semakin  baik haar  cascade  classifier mengenali  objek tersebut.
Untuk  melatih  suatu  model haar  cascade  classifier dilakukan dalam beberapa tahap seperti berikut:
1.  Pengumpulan citra positif.
2.  Mengolah data citra positif.
3.  Membuat berkas.vec dari citra positif.
4.  Mengumpulkan citra negatif.
5.  Melakukan pelatihan model.
Gambar. 10 Contoh citra positif objek kendaraan untuk dilatih.
Dalam  melakukan  pelatihan  model  klasifikasi haar cascade  classifier digunakan  program  traincascade  dari pustaka  OpenCV.  Masing-masing  jenis  kendaraan  yang ingin  dideteksi,  yaitu  sepeda  motor  masuk,  sepeda  motor keluar, mobil masuk dan mobil keluar perlu dilatih terlebih dahulu.
TABEL I J UMLAH CITRA P OSITIF OBJEK KENDARAAN BAHAN P ELATIHAN .
Jenis Kendaraan Lajur Jumlah citra Sepeda motor Kanan – Masuk 5000 Kiri – Keluar 5000 Mobil Kanan – Masuk 500 Kiri – Keluar 500

## D. Arsitektur Sistem
Sistem  penghitung  kendaraan  yang  diimplementasi dibagi  menjadi  beberapa  proses  yaitu  pendeteksi  objek, pengenal  kendaraan,  penghitung  kendaraan,  pengelola basis  data,  penyedia  data  statistik  dan  penyedia  data real time .
Gambar. 11 Arsitektur sistem.
Terdapat  modul  kamera  untuk  menerima  citra  jalan. Citra jalan kemudian diproses oleh sistem. Pada operasinya sistem menghasilkan data yang disimpan ke basis data dan disediakan  melalui  internet.  Sistem  berjalan  dalam  waktu tertentu yang ditentukan oleh modul penjadwalan.

## IV. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Implementasi Sistem
Sistem  penghitung  kendaraan  yang  diimplementasi dibagi  menjadi  beberapa  proses  yaitu  pendeteksi  objek, pengenal  kendaraan,  penghitung  kendaraan,  pengelola basis  data,  penyedia  data  statistik  dan  penyedia  data real time .
Sistem  penghitung  trafik  kendaraan  di  implementasi menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Dalam penerapannya sistem berjalan dalam tahapan berikut.
1. Mengambil  citra  jalan:  Kamera  pada  sistem mengambil citra jalan secara terus menerus.
2. Background subtraction dan operasi morfologi: Citra yang diterima kemudian diproses menghasilkan citra biner yang jelas untuk tahap selanjutnya.
3. Mendeteksi  objek  kendaraan:  Dari  citra  biner  dapat diambil  contour  objek  yang  menghasilkan  daftar objek terdeteksi.
4. Tracking objek  kendaraan:  Daftar  objek  terdeteksi kemudian dicocokkan dengan daftar kendaraan yang telah ada dari frame sebelumnya.
5. Klasifikasi  objek  kendaraan  terdeteksi:  Objek kendaraan yang melewati garis batas akan diklasifikasi jenis kendaraannya.
6. Simpan  klasifikasi  kendaraan  ke  basis  data:  Hasil klasifikasi kendaraan disimpan ke basis data.
7. Sediakan data untuk di akses: Data pada sistem dapat diakses menggunakan REST API untuk data statistik dan  websocket  untuk  pembaruan  data      secara realtime .
Gambar. 12 Alur implementasi sistem.
Sistem menerima citra kondisi jalan yang terus menerus diproses  oleh  sistem.  Sistem  akan  berhenti  pada  jadwal yang telah ditentukan dan kembali berjalan jika di trigger oleh penjadwal.

## B. Pengujian Sistem
Setelah  di  implementasi  sistem  penghitung  kendaraan berbasis deteksi objek diuji dengan seperangkat pengujian untuk memastikan penelitian berhasil.
1. Unit  testing :  Pengujian  unit  dilakukan  pada  setiap bagian-bagian  dari  kode  program  dimana  dengan dilakukannya  pengujian  unit  diharapkan  kesalahan pemrograman  dapat  ditangkap  sejak  pada  tahap pengembangan  sistem.  Terdapat  25 unit  test yang ditetapkan dan berhasil dilewati.
2. Integration  Testing: Pengujian  integrasi  dilakukan untuk  memastikan  sistem  yang  terdiri  dari  bagian- bagiannya dapat berjalan bersama secara keseluruhan. Pengujian  dilakukan  dengan  memastikan  bahwa  4 endpoint pada  REST  API  data  statistik  dan  1 websocket pada  penyedia  data realtime berhasil mengeluarkan data dengan benar.
3. Evaluasi  Pendeteksi  Objek:  Pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  kinerja  sistem  bagian  penghitung kendaraan yang terdiri dari kamera dan proses deteksi objek  pada  kode  program.  Citra  jalan  yang  didapat dari  kamera  diproses  untuk  mendapatkan  objek,  di dalam  proses  ini  citra  jalan  melewati  proses background  subtraction untuk  mendapatkan  citra jalan dalam bentuk biner, kemudian melalui beberapa langkah  proses  morfologi  dapat  dideteksi  bentuk objek pada citra. Pengujian ini mengevaluasi seberapa
baik  pendeteksian  objek  terjadi.  Analisa  dari pengujian  evaluasi  pendeteksi  objek  menunjukkan bahwa  program  dapat  mendeteksi  objek  yang bergerak  dengan  akurasi  terendah  sebesar  67.117% dan  akurasi  tertinggi  sebesar  93.939%.  Walaupun akurasi  bervariasi  tetapi  tidak  mempengaruhi  sistem keseluruhan  karena  dari  hasil  evaluasi  ditemukan bahwa  tidak  terdapat  objek  yang  gagal  dideteksi (semua  objek  terdeteksi,  termasuk  deteksi  yang salah/tidak valid).
TABEL II H ASIL E VALUASI P ENDETEKSI O BJEK . Pengujian Lajur Deteksi Valid Deteksi Tidak Valid Gagal Deteksi Persentas e akurasi Pagi Masuk 188 15 0 92.611% Keluar 149 73 0 67.117% Siang Masuk 201 69 0 74.444% Keluar 288 57 0 83.478% Sore Masuk 166 29 0 85.128% Keluar 373 24 0 93.939%
4. Evaluasi  Model  Klasifikasi  Pada  Waktu  Berbeda: Evaluasi dilakukan pada 3 video rekaman citra jalan pada  tiga  waktu  berbeda  yaitu  pagi,  siang  dan  sore dengan  masing-masing  durasi  5  menit.  Analisa dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix , pada  setiap  rekaman  uji  dicatat  nilai true  positive (TP), false positive (FP), true negative (TN) dan false negative (FN).  Nilai-nilai  tersebut  kemudian digunakan  untuk  mengambil  nilai  akurasi,  presisi, recall dan F1-score. F1-score digunakan untuk dapat membandingkan performa antar model dengan lebih baik karena nilai ini memberikan nilai rata-rata antara nilai  presisi  dan recall .  Pada  tabel  III  ditunjukkan bahwa nilai akurasi dan f1-score pada masing masing pengujian  terhadap  semua  model  tidak  memiliki perbedaan  yang  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang besar mengenai pencahayaan  yang  berbeda  akibat  perbedaan  waktu tersebut performa model klasifikasi kendaraan.
TABEL III H ASIL EVALUASI M ODEL K LASIFIKASI P ADA W AKTU B ERBEDA .
Pengujian Akurasi Presisi Recall F1-score Pagi 93% 78% 62% 68% Siang 90% 68% 60% 62% Sore 92% 72% 63% 67%
5. Evaluasi Model Klasifikasi Pada Kondisi Kepadatan Berbeda:  Evaluasi  ini  dilakukan    untuk  melihat performa  model  klasifikasi  kendaraan  pada  kondisi kepadatan  sepi,  sedang  dan  padat.  Pengujian dilakukan pada video rekaman citra jalan berdurasi 1 menit  untuk  tiap  kondisi.    Nilai  rata-rata  akurasi,
presisi  dan recall dari  hasil  pengujian  berdasarkan kondisi  kepadatan  jalan  pada tabel  IV  menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan pada nilai akurasi  dan recall .  Sedangkan  untuk  nilai  presisi terlihat  bahwa  semakin  padat  kondisi  jalan  maka semakin presisi hasil dari klasifikasi objek kendaraan.
TABEL IV H ASIL E VALUASI M ODEL K LASIFIKASI P ADA K ONDISI K EPADATAN
B ERBEDA Kondisi Kepadatan Akurasi Presisi Recall Padat 88.79% 74.17% 57.91% Sedang 86.21% 65.63% 49.55% Sepi 87.50% 43.75% 50.00%

## C. Skenario Pada Implementasi
Sistem  penghitung  trafik  kendaraan  dalam  proses penelitian dari pengumpulan data hingga pengujian sistem menemukan bahwa terdapat skenario yang luar dari biasa. Dari  skenario-skenario  ini  ada  yang  mempengaruhi perhitungan trafik kendaraan yang dilakukan.
1. Citra  objek  kendaraan  saling  berdempetan:  Pada implementasi ditemukan bahwa seringkali kendaraan memiliki  posisi  yang  saling  berdempetan.  Jika  tidak saling  menutupi  maka  model  klasifikasi  jenis kendaraan  dapat  bekerja  dengan  baik.  Sedangkan pada  skenario  objek  kendaraan  saling  berdempetan dimana terdapat objek kendaraan yang sebagian dari wujud  nya  tertutupi  maka  model  klasifikasi  jenis kendaraan tidak dapat mengklasifikasi objek tersebut menjadi  kendaraan  berjenis  sepeda  motor  maupun mobil seperti yang diteliti
2. Kondisi Pencahayaan Membentuk Bayangan:
Skenario  ini  terjadi  ketika  pada  kondisi  waktu  pagi atau sore dimana posisi matahari terhadap kendaraan membentuk  bayangan.  Ditemukan  bahwa  objek kendaraan  yang  memiliki  bayangan  ketika  melewati garis batas tetap dapat diklasifikasi dengan baik dan benar oleh sistem.
3. Gambar Citra Tidak Stabil : Pada  implementasi ditemukan  bahwa  kamera  pada  perangkat  yang mengambil  citra  jalan  untuk  pengujian  kadangkala menjadi tidak stabil diakibatkan oleh angin atau faktor lain.  Hasil  dari  kondisi  kamera  tidak  stabil  ini mengakibatkan  sistem  pendeteksi  objek  mendeteksi objek yang bukan merupakan objek yang sebenarnya bergerak.
4. Kendaraan  Memutar: Skenario  dimana  terdapat kendaraan  yang  berganti  lajur  (memutar).  Pada implementasinya sistem dapat berjalan dengan benar mulai dari pendeteksi objek hingga citra objek yang terdeteksi siap untuk diklasifikasi, namun ditemukan bahwa model klasifikasi jenis kendaraan tidak dapat menentukan  jenis  kendaraan  yang  diberikan  dengan benar.  Hal  ini  disebabkan  karena  objek  kendaraan
yang  terdeteksi  pada  gambar  memiliki  profil  citra yang berbeda dengan objek kendaraan lainnya. 5. Kendaraan  Selain  Objek  Penelitian : Skenario  ini adalah  dimana  sistem  mendeteksi  objek  kendaraan yang  tidak  termasuk  dalam  objek  pada  penelitian sistem  penghitung  trafik  kendaraan,  yaitu  sepeda motor dan mobil. Pada implementasi pada saat objek diklasifikasi  untuk  menentukan  jenis  kendaraannya dari  proses  klasifikasi  jenis  kendaraan  ditemukan bahwa  objek  kendaraan  tidak  berjenis  sepeda  motor maupun  mobil  sehingga  dilabeli  sebagai  objek  yang tidak diketahui.

## V. K ESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan dihasilkan sebuah program  sistem  penghitung  trafik  kendaraan  berbasis object  recognition yang  peneliti  lakukan  dengan  studi kasus  jalan  utama  Universitas  Tanjungpura.  Mengikuti metodologi penelitian yang telah dilakukan maka dari hasil penelitian  dapat  disimpulkan  telah  memenuhi  tujuan  dari penelitian yaitu sebagai berikut.
1. Menghasilkan  sistem  penghitungan  trafik  di  jalan utama  Universitas  Tanjungpura,  sistem  ini  dapat mendeteksi objek kendaraan yang lewat, mengetahui jenis  kendaraan  tersebut  dan  menghitung  jumlah trafik  kendaraan  tersebut  serta  menyediakan  cara untuk  mendapatkan  data  yang  dihasilkan.  Hal  ini dibuktikan  dengan  keberhasilan  pengujian  25 unit testing dan 5 integration testing .
2. Analisa  dari  pengujian  evaluasi  pendeteksi  objek menunjukkan bahwa program dapat mendeteksi objek yang  bergerak  dengan  akurasi  dengan  akurasi terendah  sebesar  67.117%  dan  akurasi  tertinggi sebesar  93.939%.  Walaupun  akurasi  pendeteksian objek  bervariasi  tetapi  tidak  mempengaruhi  hasil perhitungan  trafik  kendaraan  karena  dari  hasil evaluasi ditemukan bahwa tidak terdapat objek yang gagal  di  deteksi  (semua  objek  terdeteksi,  termasuk deteksi yang salah).
3. Analisa  dari  pengujian  evaluasi  model  klasifikasi jenis  kendaraan  pada  kondisi  waktu  berbeda  yaitu pagi,  siang dan  sore  menggunakan confusion  matrix menunjukkan  rata-rata  nilai F1-score untuk  model klasifikasi  sepeda  motor  sebelah  kiri,  sepeda  motor sebelah kanan, mobil sebelah kiri dan mobil sebelah kanan  masing-masing  adalah  0.97,  0.92,  0.43,  0.31. Nilai  ini  menunjukkan  pengaruh  jumlah  data  latih menentukan performa model klasifikasi kendaraan di mana model klasifikasi sepeda motor  dilatih dengan 5000  data  latih  sedangkan  model  klasifikasi  mobil dilatih dengan 500 data latih.
4. Analisa  dari  pengujian  evaluasi  model  klasifikasi jenis  kendaraan  berdasarkan  kondisi  waktu  yang berbeda  juga  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat pengaruh yang besar mengenai waktu dan pencahayaan  yang  berbeda  akibat  perbedaan  waktu tersebut  terhadap  performa  model  klasifikasi kendaraan.  Di  mana  nilai  rata-rata  akurasi  pada
pengujian pagi, siang dan sore adalah masing-masing 93%,  90%  dan  92%.  Sedangkan  nilai  rata-rata  f1- score  pada  pengujian  pagi,  siang  dan  sore  adalah masing-masing 68%, 62% dan 67%.
5. Analisa  dari  pengujian  evaluasi  model  klasifikasi jenis  kendaraan  berdasarkan  kondisi  kepadatan kendaraan  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat pengaruh  yang  signifikan  atas  perbedaan  kepadatan kendaraan pada jalan dengan hasil model klasifikasi kendaraan.  Di  mana  nilai  rata-rata  akurasi  pada pengujian  padat,  sedang  dan  sepi  adalah  masing- masing 89%, 86% dan 88%.
6. Pada  kondisi  jalan  masuk  utama  Universitas Tanjungpura  terdapat  skenario-skenario  luar  biasa yang  mempengaruhi  performa  pendeteksi  objek  dan klasifikasi  kendaraan  pada  sistem,  seperti  skenario kendaraan memutar dan kamera tidak stabil.

## R EFERENSI
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Perkembangan  Jumlah  Kendaraan
Bermotor Menurut Jenis (Unit),2018-2020,” 2020. https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/perkembangan-jumlah- kendaraan-bermotor-menurut-jenis.html (diakses 23 Juli 2022).
[2] Badan  Pusat  Statistik,  “Panjang  Jalan  Menurut  Tingkat
Kewenangan (km), 2018-2020,” 2020. https://www.bps.go.id/indicator/17/50/1/panjang-jalan-menurut- tingkat-kewenangan.html (diakses 23 Juli 2022).
[3] Universitas Tanjungpura, “PDDikti Untan,” 2022. http://pddikti.untan.ac.id/dashboard (diakses 23 Juli 2022).
[4] A.  Ajmal  dan  I.  M.  Hussain,  “Vehicle  detection  using morphological  image  processing  technique,”  in MCIT’2010: International  Conference  on  Multimedia  Computing  and Information Technology , 2010, hal. 65–68. doi: 10.1109/MCIT.2010.5444851.
[5] S.  Solihun,  I.  Ruslianto,  dan  U.  Ristian,  “IMPLEMENTASI
PERHITUNGAN  KENDARAAN  MOBIL  DI  JALAN  RAYA
MENGGUNAKAN METODE
BACKGROUND SUBTRACTION  DAN  TEKNIK  MORFOLOGI  CITRA,” Coding  J.  Komput.  dan  Apl. ,  vol.  9,  no.  03,  hal.  424–435,  Feb 2022, doi: 10.26418/CODING.V9I03.50865.
[6] L.  A.  KURNIAWAN,  I.  P.  A.  BAYUPATI,  dan  K.  SUAR WIBAWA,  “Sistem  Hitung  Kendaraan  Berdasarkan  Jenis Menggunakan Metode Background Subtraction,” JITTER  J. Ilm. Teknol. dan Komput. , vol. 1, no. 2, hal. 265–273, 2021.
[7] P. Viola dan M. J. Jones, “Robust Real-Time Face Detection,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, hal. 137–154, Mei 2004, doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb.
[8] P. Viola dan M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade  of  simple  features,”  in Proceedings  of  the  IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2001, vol. 1. doi: 10.1109/cvpr.2001.990517.
[9] D.  K.  Ulfa  dan  D.  H.  Widyantoro,  “Implementation  of  haar cascade  classifier  for  motorcycle  detection,”  in 2017  IEEE International  Conference  on  Cybernetics  and  Computational Intelligence,  CyberneticsCOM  2017  -  Proceedings ,  Mar  2018,
vol. 2017-November, hal. 39–44. doi: 10.1109/CYBERNETICSCOM.2017.8311712.
[10] I.  P.  Sinaga,  I.  Prasetya,  D.  Wibawa,  dan  E.  Kuniawan, “Background  Substraction  Dan  Haar  Cascade  People  Counter and Face Identification System With Background,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, hal. 1544–1551, 2017.
[11] M. I. Ramadhani, A. E. Minarno, dan E. B. Cahyono, “Vehicle Classification  using  Haar Cascade Classifier  Method  in  Traffic Surveillance System,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , hal. 57–64, Des 2017, doi: 10.22219/kinetik.v3i1.546.
[12] A.  Lazaro,  J.  L.  Buliali,  dan  B.  Amaliah,  “Deteksi  Jenis Kendaraan di Jalan Menggunakan OpenCV,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, Sep 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23175.
[13] P.  Hartoto,  “Sistem  Deteksi  Kecepatan  Kendaraan  Bermotor pada  Real  Time  Traffic  Information  System,” Fak.  Tek.  Inst. Teknol. Sepuluh Novemb. , 2011.
[14] A. Kadir dan A. Susanto, Teori & Aplikasi Pengolahan Citra , 1 ed. Yogyakarta: Andi, 2013.
[15] R. Lienhart dan J. Maydt, “An extended set of Haar-like features for rapid object detection,” in IEEE International Conference on Image Processing , 2002, vol. 1. doi: 10.1109/icip.2002.1038171.