## Penerapan Metode Yolo Object Detection V1 Terhadap Proses Pendeteksian Jenis Kendaraan Di Parkiran
A. Asni B 1 , Amin 2 , Mayda Waruni K 3 1,2,3 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114
Abstract - Along with the development of transportation, the types of vehicles  are  increasing  and  a  system  is  needed  that  can  classify these types of vehicles. This study focuses on object detection in the form of vehicle types. The purpose of this study is to detect the type of vehicle in the parking lot by using a detection system to provide accuracy  in  classifying  vehicles  according  to  type  such  as motorcycles, cars, trucks and buses. The classification system in this study uses digital image processing techniques as a way to produce a new image that has been processed and processed by a computer. The  research  method  uses  the  YOLO  Object  Detection  Method which has a very simple model and very fast ability to identify objects in jpg format totaling 15 test images consisting of 4 types of vehicles, namely cars, motorcycles, trucks and buses and the 15 test images will  be  trained  to  generate  a  new  model  of  detection  image.  The results of the vehicle type test based on the YOLO Object Detection Method, the percentage of accuracy is 98.667%, the total accuracy of the number of vehicles detected is 64 vehicle objects from a total of  66  vehicle  objects  contained  in  15  samples,  where  there  is  1 sample  only  provides  82%  accuracy,  and  time  the  average computation for detecting objects is 3.067 seconds.
Keywords: Detection, Vehicle, YOLO.
I ntisari - Seiring  dengan  perkembangan  transportasi  maka  jenis kendaraan semakin banyak dan di butuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi  jenis  kendaraan  tersebut.  Penelitian  ini  berfokus pada  deteksi  objek  berupa  jenis  kendaraan.  Tujuan  penelitian  ini mendeteksi jenis kendaraan di parkiran dengan menggunakan sistem pendeteksian  untuk  memberikan  keakuratan  dalam  mengklasifikasi kendaraan  sesuai  dengan  jenisnya  seperti  motor,  mobil,  truck  dan bus.  Sistem  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik pengolahan citra digital sebagai  cara  untuk  menghasilkan suatu  citra baru  yang  telah  di  proses  dan  diolah  dengan  komputer.  Metode penelitian  menggunakan  Metode YOLO  Object  Detection yang memiliki  model  sangat  sederhana  dan  kemampuan  sangat  cepat dalam  mengidentifikasi  objek  dengan  format  jpg  berjumlah  15  citra uji  coba yang terdiri dari 4 jenis kendaraan yaitu mobil, motor, truck dan  bus  dan  15  citra  uji  coba  tersebut  akan  dilatih  untuk menghasilkan  model  baru  citra  pendeteksian.  Hasil  pengujian pendeteksian  jenis  kendaraan  berdasarkan  Metode YOLO  Object Detection diperoleh presentase tingkat akurasi sebesar 98,667%, total akurasi  jumlah  kendaraan  terdeteksi  sebanyak  64  objek  kendaraan dari  total  66  objek  kendaraan  kendaraan  yang  terdapat  pada  15 sampel  ,  dimana  ada  1  sampel  hanya  memberi  akurasi  82  %  ,dan rata-rata  waktu  komputasi  untuk  mendeteksi  objek  sebesar  3,067 detik.
Kata Kunci : Deteksi, Kendaraan, YOLO.

## I. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  adalah  bidang  ilmu  pengetahuan  yang dapat membuat komputer menciptakan atau meniru pemikiran dan  perilaku  manusia  sehingga  dengan  kecerdasan  tersebut dapat  menciptakan  suatu  aplikasi  yang  dapat  memecahkan masalah  dan  bermanfaat  bagi  manusia  [1],[2]. Perkembangan kecerdasaan  buatan  saat  ini  salah  satunya  dibidang  komputer dan  sains  seperti  deteksi  objek.  Deteksi  Objek  adalah pengenalan  suatu  objek  dalam  suatu  citra  serta  video  digital yang  diproses  dengan  computer  vision  [3].  Penelitian  yang banyak digunakan terkait computer vision yaitu deep learning. Deep  learning  dapat  melakukan  representasi  dari  data  berupa gambar, video atau text secara otomatis [4].
Deep learning memiliki dua pendekatan dalam pengenalan object  yaitu  region  proposal  (metode  dengan  dua  tahap)  dan metode regresi (metode saru tahap). Metode pengenalan object region  proposal  berkaitan  dengan convolutional  neural networks (CNN)[5]. Metode region proposal dalam pengenalan suatu  objek  mengklasifikasikan  ulang  dengan  menggunakan suatu  model  citra  dibeberapa  lokasi  serta  skala  kemudian memberi  sebuah  nilai  ke  citra  tersebut  sebagai  bahan  untuk evaluasi.  Metode  regresi  dalam  pengenalan  objek  tanpa mengklasifikasi  ulang  suatu  citra  sehingga  metode  ini  lebih cepat seperti Algoritma You Only Look Once (YOLO) [6]. YOLO  ( You  Only  Look  Once )  V1  merupakan  sebuah algoritma  versi  pertama  metode  ini  yang  dapat  memproses pendeteksian  objek.  YOLO  memiliki  dua  framework  yang berguna  untuk  menjalankan  arsitekturnya  yaitu  Darknet  dan Drakflow.  Framework  darknet  dan  drakflow  memiliki  toolkit dan  library  yang  sama  dan  framework  tersebut  dijalankan dengan bahasa pemrograman yang berbeda. Salah satu bidang deteksi  objek  yang  sangat  berkembang  yaitu  deteksi  jenis kendaraan.  Kendaraan  adalah  suatu  alat  yang  dimanfaatkan manusia  untuk  melancarkan  kegiatan  sehari-hari.  Seiring dengan  perkembangan  transportasi  terciptalah  berbagai  jenis kendaraan  seperti  roda  dua  contohnya  sepeda  motor  maupun roda  empat  ataupun  lebih  contohnya  mobil,  truck,  dan  bus. Semakin  banyak  jenis  kendaraan  maka  semakin  dibutuhkan suatu  sistem  yang  dapat  mendeteksi  jenis  kendaraan  untuk mengklasifikasikan  jenis  kendaraan  tersebut. Metode  YOLO Object Detection mampu mendeteksi suatu objek dengan hasil yang akurat dan waktu pendeteksian yang sangat cepat [7].
1,  3 Dosen,Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas  Balikpapan,  Jln. Pupuk  Raya  Gn.  Bahagia  Balikpapan  76114  INDONESIA  (tlp: 0542  764205;  e-mail: a.asni.b@uniba-bpn.ac.id ; mayda@uniba- bpn.ac.id . 2 Mahasiswa,  Universitas  Balikpapan,  Jln.  Pupuk  Raya Gn.  Bahagia  Balikpapan  76114  INDONESIA  (tlp:  08950366541; e- mail: amin.bpn.1998@gmail.com )

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  mengacu  dibeberapa  referensi jurnal penelitian sebagai pertimbangan untuk penelitian deteksi jenis kendaraan menggunkaan metode YOLO Object Detection dilaksanakan saat ini. Berikut ini terdapat beberapa penelitian yang penulis jadikan sebagai bahan penelitian.
Penelitian mengenai YOLO dilakukan oleh Joseph Redmon dkk (2016),  judul  “ You  Only  Look  Once : Inified,  Real-Time Object  Detection ”  menunjukkan  bahwa  metode  YOLO memiliki  arsitektur  yang  sangat  cepat  dalam  memproses gambar  secara  real-time  dengan  rata-rata  kecepatan  empat puluh  lima  (45)  frame  per-detik  dan  YOLO  memproses representasi  objek  yang  sangat  umum  sehingga  metode  ini unggul  daripada  metode  lain  secara  langsung  pada  performa deteksi.  YOLO  mempelajari  representasi  objek  yang  dapat digeneralisasikan.  Metode  YOLO  telah  melakukan  uji  coba dan  mengungguli  metode  deteksi  teratas  yaitu  DPM  dan  R- CNN [6].
Penelitian  klasifikasi  jenis  kendaraan  dengan  metode  lain dilakukan oleh Rispani Himilda dan Ragil Andika Johan (2021), judul  “Klasifikasi  Jenis  Kendaraan  Menggunakan  Metode Extreme  Learning  Machnie”  menunjukkan  bahwa  metode Extreme  learning  Machine (ELM)  dapat  mengklasifikasi berupa jenis kendaraan seperti roda dua yaitu sepeda motor dan roda  empat  seperti  mobil  dengan  memanfaatkan  teknik pengolahan  gambar  digital  ( digital  image  processing ). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  perubahan  atau  pembenahan terhadap peningkatan  jumlah kendaraan berupa roda dua serta roda  empat  yang  tidak  sesuai  dengan  perkembangan infrastuktur jalan di Indonesia yang menyebabkan penumpukan jumlah kendaraan dijalan, kecelakaan lalu lintas dan kemacetan yang membuat aktivitas manusia menjadi terhambat [8] .
Penelitian  mengenai  deteksi  merek  mobil  dilakukan  oleh Windra  Swastika  dkk  (2020),  judul  “Deteksi  dan  Klasifikasi Merek Mobil Untuk Penentuan Iklan Billboard Menggunakan Convolution  Neural  Network”  menunjukkan  bahwa  sistem yang  dibuat  digunakan  untuk  mendeteksi  mobil  dan  hasil deteksi  tersebut  berupa  merek  mobil  yang  akan  digunakan untuk  materi  iklan  yang  berubah  sesuai  dengan  merek  mobil yang  telah  diproses  sistem.  Metode  yang  digunakan  dalam proses  mendeteksi  merek  mobil  yaitu  metode You Only Look Once (YOLO) [9].
Penelitian mengenai deteksi kendaraan secara real time telah dilakukan  oleh  Junita  Sri  Wisna  dkk  (2020),  judul  “Deteksi Kendaraan  Secara  Real  Time  Menggunakan  Metode  YOLO Berbasis  Android”  menunjukkan  bahwa  peningkatan kendaraan  menimbulkan  kemacetan  dijalan  raya  dan  sering terjadi pelanggaran, penggunaan jalur yang tidak sesuai dengan jenis kendaraannya. Oleh karena itu peneliti membuat sebuah sistem  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  suatu  kendaraan secara real time dengan android memanfaatkan metode YOLO. Penelitian  ini  berhasil  mendeteksi  serta  mengklasifikasi  jenis kendaraan secara akurat [10].
Penelitian  mengenai  pendeteksian  selain  jenis  kendaraan telah  dilakukan  oleh  M.  Alfin  Jimly  Asshiddiqie  dkk  (2020), judul “Deteksi Tanaman Tebu Pada Lahan Pertanian
Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network” menunjukkan bahwa aplikasi deteksi jenis tanaman berupa tebu dengan memanfaatkan algoritma CNN ( Convolutional Neural Network ) dengan menggunakan salah satu metode yaitu YOLO yang memiliki tingkat pendeteksian cukup baik dan sistem ini dirancang  sebagai  usaha  untuk  memperkenalkan  lebih  luas mengenai tanaman pertanian kepada masyarakat umum [11]
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  metode  YOLO Object Detection digunakan untuk mendeteksi objek untuk mengatasi suatu  masalah  dan  suatu  metode  yang  dapat  membantu masyarakat seperti mengurangi kemacetan di jalan, mengurangi  kecelakaan  di  jalan,  memperkenalkan  tanaman pertanian  kepada  masyarakat  dan  menentukan  iklan  merek mobil. Maka penulis dapat menarik kesimpulan bahwa metode YOLO Object  Detection sangat  efektif  dalam  pendeteksian objek.  Oleh  karena  itu  penulis  ingin  melakukan  penelitian pendeteksian  objek  berupa  jenis  kendaraan  dengan  metode YOLO Object  Detection untuk  mengetahui  seberapa  efektif metode  ini  dalam  pendeteksian  objek  berupa  kendaraan  di parkiran.
A. Kendaraan
Kendaraan  merupakan  sebuah  alat  transportasi  yang biasanya  di  gunakan  oleh  manusia  untuk  bermobilitas  atau berpindah  tempat  dari  yang  jaraknya  dekat  maupun  jauh. Kendaraan  dapat  bergerak  karena  terdapat  mesin  yang berfungsi  sebagai  penggerak  kendaraan.  Kendaraan  mesin darat  terbagi  menjadi  dua  jenis  kendaraan  yaitu  kendaraan berupa  roda  dua  seperti  sepeda  motor  dan  kendaraan  berupa roda empat atau lebih seperti mobil, truck dan bus [12].

## B. Deteksi Jenis Kendaraan
Deteksi jenis kendaraan adalah suatu proses klasifikasi pola yang inputannya berupa sebuah citra masukan jenis kendaraan dan output berupa klasifikasi dengan hasil deteksi berupa citra output yang telah diproses oleh sistem dan memiliki suatu pola output  dari  proses  pendeteksian  tersebut  [10].  Dengan mengklasifikasi jenis kendaraan dengan gambar yang optimal bertujuan agar kendaraan tertata secara jenisnya .

## C. Citra
Citra  adalah  gambaran  (representasi)  yang  menirukan  dari suatu  objek.  Citra  memiliki  karakteristik  yang  tidak  dimiliki data teks [13]. Citra juga diartikan untuk sebutan gambar yang disimpan pada perangkat elektronik. Dalam penelitian ini jenis ekstensi  gambar  yang  digunakan  adalah  JPEG  ( Joint Photographic  Experts  Group ).  JPEG  adalah  suatu  file  grafik image  yang  dikembangkan  oleh  suatu  organisasi  yang  akan digunakan untuk keperluan proses image pada komputer. File gambar dengan jenis ekstensi JPEG yaitu .jpg [14].

## D. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  sebuah jaringan  yang  di  gunakan  untuk  memproses  dan  mendeteksi suatu objek pada citra. CNN memiliki cara kerja dengan
menggunakan atau  memproses konvolusi untuk mendapatkan informasi representasi baru.
CNN  memiliki  dua  arsitektur  seperti Feature  Extraction Layer  dan  Fully-Connected  Layer (MLP).  Feature  Extraction Layer  merupakan  proses  encoding  sebuah  citra  menjadi features yang terdiri dari angka-angka yang merepresentasikan citra  tersebut  dan Fully-Connected  Layer merupakan  lapisan penghubung  yang  menghubungkan semua  neuron aktivitas di lapisan sebelumnya dengan lapisan selanjutnya [12]. Arsitektur CNN dapat di lihat pada gambar 1.
Gambar 1 Arsitektur Convolutional Neural Network
E. YOLO (You Only Look Once) YOLO  ( You  Only  Look  Once )  merupakan  sebuah  metode baru yang digunakan sebagai sistem pendeteksian objek dengan hasil  pendeteksian  yang  sangat  cepat  di  bandingkan  metode CNN  karena  YOLO  merupakan  model  pendeteksian  yang sederhana  dan  dapat  membentuk  pola  pendeteksian  objek dengan regresi tunggal, membentuk kotak pembatas (bounding box)  di  pikse  gambar  dengan  spasial  yang  terpisah  dan probabilitas  kelas  yang  terkait.  Metode  YOLO  memproses pendeteksian  dan  pengenalan  objek  menggunakan  sebuah jaringan  syaraf  tunggal  (single  neural  network),  yang memprediksi  koordinat  kotak  pembatas  pada  objek  dan probabilitas  kelas  secara  langsung  dalam  satu  deteksi  [10]. Metode  YOLO  memiliki  model  deteksi  sistem  dengan membagi gambar input menjadi grid S x S. Dalam pemrosesan deteksi objek apabila pusat suatu objek masuk ke dalam sel grid , maka  sel grid melakukan  pemrosesan  deteksi  objek  tersebut. Setiap  sel grid memprediksi  kotak  pembatas B dan  nilai  hasil ( box  confidence  scores )  untuk  kotak  tersebut  dan  probabilitas kelas  kondisional C. YOLO  memprediksi  kotak  pembatas B yang mempunyai lima komponen x, y, w. h , dan box confidence score dengan  koordinat  ( x,  y )  merupakan  pusat  kotak,  relatif dengan  batas-batas-  kotak grid .  Koordinat  pusat  kotak  di gunakan untuk  masuk diantara 0 dan 1. Dimensi  kotak  ( w,  h ) digunakan untuk ukuran citra, dan di proses dalam sistem. Nilai keyakinan ( box confidence score ) merupakan nilai pasti model dengan kotak pembatas B berisi objek dan memiliki nilai akurat terhadap  objek  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  deteksi  YOLO mempunyai  bentuk  vektor  output  [ S,  S,  Bx5+C ]  [10].  Model sistem  pendeteksian  objek  metode  YOLO  ditunjukkan  seperti pada gambar 2.
Gambar 2 Klasifikasi YOLO Object Detection
YOLO memiliki arsitektur terdiri atas lapisan konvolusional ( convolutional  layer )  sebanyak  24  lapisan  dengan  4  lapisan max pooling, 2 lapisan yang terhubung penuh ( fully connected later ). Lapisan reduksi 1x1 yang diterapkan di beberapa lapisan konvolusi  sebagai  alternatif  untuk  mengurangi  kedalaman feature  maps [10]. Arsitektur YOLO pertama kali  dikenalkan oleh Joseph Redmon ditunjukan seperti pada gambar 3.

## Gambar 3 Arsitektur YOLO
F. Computer Vision
Computer  vision  adalah  metode  yang  telah  dikembangkan sebagai  pengolahan  citra  digital  seperti  video  dan  gambar. Computer  vision  dikembangkan  dengan  tujuan  utama  agar komputer atau mesin memiliki kemampuan seperti panca indra manusia  dan  otak  dalam  memahami  dan  menginterprestasi informasi  sensorik  atau  kemampuan  intelektual.  Computer vision  berkaitan  dengan  pengolahan  citra  (image  processing) dan  visi  mesin  (machine  vision).  Computer  vision  memiliki teknologi  utama  dalam  memproses  atau  menganalisis  citra secara  otomatis  yang akan  digunakan  dalam  bidang  tertentu. Machine  vision  memiliki  teknologi  utama  dalam  memproses penggabungan  analisa  citra  otomatis  dengan  teknologi  lain seperti  penggabungan  software  dan  hardware  untuk  tujuan tertentu [6].

## G. Bahasa Python
Bahasa python dikembangkan oleh sekelompok pemrogram yang  dikoordinir  Guido  dan  Python  Software  Foundation. Python  Software  Foundation  merupakan  sebuah  kumpulan tidak  terikat  yang  dibentuk  sebagai  pemegang  hak  cipta intelektual  python  sejak  versi  2.1  agar  python  tidak dikembangkan  oleh  perusahaan  komersial.  Python  telah berhasil dikembangkan hingga saat ini telah mencapai versi 2.6.1 dan versi 3.0 [15].
I. Pycharm
PyCharm  adalah  suatu  IDE  (Integrated  Development Environment)  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  JetBrains untuk  bahasa  pemrograman  python.  JetBrains  adalah perusahaan yang bergerak di bidang pengembangan IDE untuk bahasa pemrograman seperti Intellij Java, PhpStrom digunakan untuk PHP, RubyMine digunakan untuk Python, dll  [16].

## J. OpenCV
OpenCV  (Open source computer vision) merupakan  library open  source  dari  suatu  fungsi  pemrograman  yang  digunakan untuk pendeteksian objek dengan metode computer vision [15]. OpenCV dikembangkan  bertujuan  agar  komputer  mempunyai kemampuan meniru visual pada manusia. OpenCV mempunyai fitur  untuk  mendukung  kerangka  pembelajaran  terhadap TensorFlor, Tourch / PyTourch dan caffe [17] .

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian terhadap deteksi jenis kendaraan ini dilakukan di Laboratorium  Teknik  Elektro  Universitas  Balikpapan  dan Parkiran  beberapa  tempat  di  daerah  Kota  Balikpapan. Rancangan diagram alir sistem deteksi jenis kendaraan adalah seperti pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4 Diagram Alir Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tampilan GUI Sistem
Pada  gambar  5  memperlihatkan  tampilan Graphical  User Interface (GUI) pada sistem deteksi jenis kendaraan yang telah dibuat. Pada sistem ini terdapat tombol 1 sebagai  “ input ”
dimana  tombol  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  citra  yang akan di uji coba, tombol 2 sebagai “ output ” dimana tombol ini berfungsi  untuk  memproses  pendeteksian  objek  serta menampilkan  hasil  proses  pendeteksian  dengan  model  citra yang  baru,  tombol  3  sebagai  “ save ”  dimana  tombol  ini berfungsi untuk menyimpan citra baru yang telah diolah pada sistem  ini,  tombol  4  sebagai  “ clear ”  untuk  membersihkan tampilan  windows  GUI  dan  tombol  5  sebagai  “ exi t”  yang digunakan  untuk  menutup  sistem  GUI  secara  menyeluruh. Pada  keterangan  jenis  kendaraan  merupakan  kolom  dimana sistem  yang  telah  mendeteksi  jenis  kendaraan  akan ditampilkan, berapa banyak jenis kendaraan akan terlihat pada kolom  tersebut.  Keterangan  jumlah  kendaraan  sebagai  kolom untuk menampilkan berapa banyak kendaraan yang terdeteksi pada citra.
Gambar 5 Tampilan GUI Sistem Deteksi B. Input Gambar Input gambar merupakan tahap pertama yang di lakukan pada proses  pendeteksian  sistem  ini.  Input  gambar  pada  proses  ini menggunakan  format  jpg  dan  gambar  yang  di  gunakan merupakan  gambar  berupa  RGB.  Salah  satu  Gambar  yang  di gunakan dalam sistem ini dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6 Input Gambar
C. Proses Pendeteksian YOLO Object Detection Pada  tahap  ini YOLO  Object  Detection menggunakan jaringan saraf lapisan standar dengan konvolusi kernel 3 x 3 dan max  pooling  2  x  2  kernel.  Pada  lapisan  konfolusi  terakhir mempunyai  kernel  1  x  1  yang  berfungsi  untuk  mengecilkan data  ke  dalam  ukuran  grid  13  x  13  x  125.  Output  grid  ini digunakan  untuk  menentukan  kotak  pembatas  pada  gambar agar sistem dapat mendeteksi objek yang akan di deteksi sesuai dengan objek yang telah ditentukan dan memberikan labelling dan baounding box pada objek tersebut. Hasil Output grid dapat dilihat pada gambar 7.
foto sampel yang telah dilakukan pengujian dengan sistem yang telah  dibuat  untuk  mendeteksi  jenis  kendaraan  di  parkiran dengan metode YOLO Object Detection di dapatkan hasil yang sangat  baik  dan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  baik. Pendeteksian  pada  foto  yang  di  dalamnya  terdapat  jenis kendaraan  yang  berbeda-beda,  posisi  yang  berbeda-beda, dimensi foto yang cukup tinggi dan jumlah objek yang berbeda secara  keseluruhan  dapat  terdeteksi  dengan  akurat.  Waktu pendeteksian  pada  sistem  ini  dengan  menggunakan  algoritma YOLO Object Detection secara keseluruhan sangat cepat. Hasil keseluruhan pengujian foto pada sistem ini dapat di lihat pada tabel 1.
Gambar 7 Hasil Output Grid Cell
D. Output Deteksi
Output  deteksi  merupakan  hasil  akhir  dari  pemrosesan deteksi jenis kendaraan pada sistem ini. Setelah semua proses pendeteksian berhasil di proses maka gambar akan terlabelling box  dan  bounding  box  sesuai  dengan  object  yang  di  deteksi. Hasil  labelling  box  dan  bounding  box  dapat  dilihat  pada gambar 8
Gambar 8 Labelling and Bounding Box
E. Pengujian Sistem
Pengujian  sampel  foto  di  lakukan  untuk  mengetahui  hasil pendeteksian  pada  sistem  yang  telah  di  buat  dengan menggunakan  metode YOLO  Object  Detection. Sampel  foto yang digunakan dalam pengujian ini sebanyak 15 foto. Dari 15
Tabel 1 Hasil Keseluruhan Pengujian Nama File Akurasi Jumlah Kendaraan Terdeteksi ( tedeteksi / total kendaraan dalam frame) Persentase Akurasi (%) Waktu Deteksi (detik) 1.jpg 2/2 100 3 2.jpg 3/3 100 3 3.jpg 9/11 82 4 4.jpg 8/8 100 3 5.jpg 1/1 100 2 6.jpg 5/5 100 3 7.jpg 5/5 100 3 8.jpg 1/1 100 3 9.jpg 5/5 100 3 10.jpg 3/3 100 3 11.jpg 6/6 100 3 12.jpg 1/1 100 3 13.jpg 6/6 100 4 14.jpg 5/5 100 3 15.jpg 4/4 100 3 Rata-rata 98,667% 3,067

## .
Pada  tabel  1  terdapat  total  akurasi  persentase  sebesar 98,667% ,  total  akurasi  jumlah  kendaraan  terdeteksi sebanyak  64  objek  kendaraan  dari  total  66  objek kendaraan  kendaraan  yang  terdapat  pada  15  sampel  , dimana  ada  1  sampel  hanya  memberi  akurasi  82  % ,dan  rata-rata  waktu  komputasi  untuk  mendeteksi objek sebesar 3,067 detik.
Pada hasil pengujian  foto sampel  tiga (3,jpg)    terdapat 2 objek  jenis  kendaraan  berupa  mobil  yang  tidak  terdeteksi karena  foto  sampel  kurang  jelas  dan  objek  terlalu berdekatan  sehingga  sistem  tidak  dapat  mendeteksi  objek tersebut dengan baik.

## V. K ESIMPULAN
Dari  semua  proses  dalam  penelitian  ini  sampai  hasil pembahasan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pendeteksi jenis kendaraan di parkiran berdasarkan Metode YOLO  Object  Detection mampu  mendeteksi  jenis kendaraan  di  parkiran  dengan  berbagai  posisi  dan  frame yang  full  maupun  frame  tidak  full  dan  mampu  secara keseluruhan  mengklasifikasi  kendaraan  sesuai  jenisnya seperti  motor,  mobil,  truck  dan  bus.  Kualitas  foto  sampel berpengaruh terhadap sistem pendeteksi jenis kendaraan di parkiran  berdasarkan  Metode YOLO  Object  Detection . Semakin  baik  kualitas  pengambilan  foto,  maka  hasil pendeteksian  akan  semakin  baik.  Hasil  pengujian pendeteksian  jenis  kendaraan  berdasarkan  Metode YOLO Object  Detection diperoleh  presentase  tingkat akurasi sebesar 98,667% , total akurasi jumlah kendaraan terdeteksi sebanyak 64 objek kendaraan dari total 66 objek kendaraan kendaraan  yang  terdapat  pada  15  sampel  ,  dimana  ada  1 sampel  hanya  memberi  akurasi  82  %  ,dan  rata-rata  waktu komputasi untuk mendeteksi objek sebesar 3,067 detik.

## REFERENSI
[1] M.  B.  M.  Abi  Rachman  Warsil,  M.  Shiddiq Ghozali,  “(  Yolo  )  Untuk  Automated  Teller Machine ( Atm ),” Maj.  Ilm.  UNIKOM ,  vol.  17, no. 1, pp. 69–76, 1992.
[2] A.Asni  b  and  T.  Sihotang,  “Ektraksi  Ciri Menggunakan Algoritme Discrete Wavelet
Transform  (  Dwt  )  Dan  Principal  Component Analysis  (  Pca  )  Pada  Warna  Kulit  Wajah,” J. Tek. Elektro Uniba (JTE Uniba) , vol. 3, no. 2, pp. 19–23, 2019.
[3] M.  Affandes  and  A.  Ramadani,  “Deteksi  Gerak Menggunakan  Background  Substraction  Dan Deteksi  Tepi  Sobel,” Semin.  Nas.  Teknol.  dan Rekayasa , no. 255, pp. 1–6, 2017.
[4] L. M. rifatul Azizah, S. F. Umayah, S. Riyadi, C.
Damarjati,  and  N.  A.  Utama,  “Deep  learning implementation using convolutional neural network in mangosteen surface defect detection,” Proc. - 7th IEEE Int. Conf. Control Syst. Comput. Eng.  ICCSCE  2017 ,  vol.  2017-Novem,  no. November, pp. 242–246, 2018, doi:
10.1109/ICCSCE.2017.8284412.
[5] H. Ji, Z. Gao, T. Mei, and B. Ramesh, “Vehicle
Detection in Remote Sensing Images Leveraging on Simultaneous Super-Resolution,” IEEE Geosci.  Remote  Sens.  Lett. ,  vol.  17,  no.  4,  pp.
676–680, 2020,
doi:
10.1109/LGRS.2019.2930308.
[6] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A.
Farhadi,  “You  Only  Look  Once:  Unified,  Real- Time  Object  Detection.,” IEEE  Conf.  Comput.
Vis. Pattern Recognit. , pp. 779–788, 2016.
[7] S. Jupiyandi, F. R. Saniputra, Y. Pratama, M. R. Dharmawan, and I. Cholissodin, “Pengembangan Deteksi  Citra  Mobil  untuk  Mengetahui  Jumlah
Tempat  Parkir  Menggunakan  CUDA  dan Modified  YOLO,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  p.  413,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.2019641275.
[8] R.  Himilda  and  R.  A.  Johan,  “Klasifikasi  Jenis Kendaraan  Menggunakan Metode  Extreme Learning Machine ( Vehicle Classification Using Extreme Learning Machine Method ),” vol. 2, no. 4, pp. 237– 243, 2021
[9] W.  Swastika,  A.  Kurniawan,  and  H.  Setiawan, “Deteksi  dan  Klasifikasi  Merek  Mobil  untuk
Penentuan Iklan Billboard Menggunakan Convolution  Neural  Network,” J.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  4,  p.  701,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020742183.
[10] J.  S.  W.  Hutauruk,  T.  Matulatan,  and  N.  Hayaty, “Deteksi Kendaraan secara Real Time menggunakan Metode YOLO Berbasis  Android,” J. Sustain. J. Has. Penelit. dan Ind. Terap. , vol. 9, no. 1, pp. 8–14, 2020, doi: 10.31629/sustainable.v9i1.1401.
[11] F.  T.  A.  Muhammad  Alfin  Jimly  Asshiddiqie, Basuki  Rahmat,  “  Deteksi  Tanaman  Tebu  Pada Lahan  Pertanian  Menggunakan  Convolutional Neural” Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 229–237, 2020
[12] K. A. Shianto, K. Gunadi, and E. Setyati, “Deteksi Jenis  Mobil  Menggunakan  Metode  YOLO  Dan Faster  R-CNN,” J.  Infra ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  157– 163, 2019.
[13] A.  Asni  b  and  T.  O.  Dana,  “Identifikasi  Wajah Dengan  Segmentasi  Warna  Kulit  Menggunakan Metode Viola Jones,” J. Tek. Elektro  Uniba (JTE Uniba) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.36277/jteuniba.v4i1.47.
[14] B.  Pradana,  “Implementasi  metode  low  pass filtering  untuk  mereduksi  noise  pada  objek  citra digital,” vol. 9, pp. 93–99, 2015.
[15] T.  C.  A.  Zulkhaidi  and  E.  Maria,  “Pengenalan Pola  Bentuk  Wajah  dengan  OpenCV,” J.  Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 181–186, 2019.
[16] M. Muthi’ah, “Maratul Muthi’ah-Rancang Bangun Database dan Migrasi Data Melalui teknik ORM  untuk  Aplikasi  Dashboard  Pemantauan Mytra,” Tek. Inform. , vol. 1, 2015.
[17] Munir,  R.  2004.  Pengolahan  Citra  Digital. Informatika. Bandung