MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2020

## Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pada Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya

## YUSUP MIFTAHUDDIN, NUR FITRIANTI FAHRUDIN , MOCHAMAD FACHRY PRAYOGA
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: yusufm@itenas.ac.id
Received 30 Maret 2020 | Revised 30 April 2020 | Accepted 29 Mei 2020

## ABSTRAK
Proses perhitungan jumlah kendaraan yang masih dilakukan secara manual dan membutuhkan  banyak  operator  dalam  pendataan.  Berdasarkan  hal  itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasi kendaraan yang melintas di jalan raya secara otomatis. Dalam mengidentifikasi citra kendaraan, sistem  menggunakan  algoritma  SIFT.  Hasil  fitur  akan  dibandingkan  dengan metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Sistem  dibangun  untuk  mendeteksi  jenis kendaraan berat dengan mengukur tingkat akurasi keberhasilan berdasarkan nilai pencahayaan,  jumlah  objek,  perubahan  rotasi,  serta  pada  kondisi  siang  dan malam  hari.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  100  citra  kendaraan  berat. Kinerja sistem pada kondisi siang hari mendapat nilai presisi rata-rata 100%, nilai recall 54%, dan nilai akurasi 78%. Hasil pengukuran presisi dan recall, diperoleh nilai f-measure sebesar 67 %.
Kata kunci : SIFT, kendaraan berat, K-Nearest Neighbour

## ABSTRACT
The process of collecting vehicles still done manually and requires a lot of human resources.  Therefore,  we  need  a  system  that  can  detect  and  classify  vehicles passing on the highway automatically. SIFT is an algorithm for  identification of an  image.  The  features  will  be  compared  using  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN) method.  In  this  study,    system  will  be  designed  to  detect  the  type  of  heavy vehicle using the SIFT method to measure the accuracy of success based on the value  of  lighting,  number  of  objects,  changes  in  rotation,  and  day  night conditions. Dataset used was 100 heavy vehicle images. The system performance during  daytime  conditions  gets  an  average  precision  value  of  100%,  a  recall value of 54%, and an accuracy value of 78%. From the results of precision and recall, the f-measure value is 67 %.
Keywords : SIFT, heavy vehicles, K-Nearest Neighbour

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modern  saat  ini,  kemacetan  adalah  hal  yang  sering  dijumpai  terutama  di  kota metropolitan.  Upaya  yang  dilakukan  untuk  mengurai  kemacetan  adalah  dengan memanfaatkan  data  volume  kendaraan  yang  melintas  dijalan  raya  kemudian  diolah  untuk memantau  kepadatan  lalu  lintas.  Pada  umumnya,  proses  pendataan  jumlah  kendaraan dilakukan dengan menghitung satu persatu kendaraan (Tarnoto, Lusiana, 2014). Sebagai contoh,  ketika  terjadi  libur  panjang  khususnya  hari  raya  Idul  Fitri,  banyak  petugas  yang ditugaskan  untuk  mengatur  serta  menghitung  setiap  kendaraan  yang  lewat  dan mengklasifikasikannya. Perhitungan manual ini membutuhkan banyak sumber daya manusia yang harus turun ke lapangan.
Berdasarkan Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI, 2014), kendaraan tergolong menjadi 4, diantaranya kendaraan ringan (kendaraan yang beroda 4),  kendaraan berat (kendaraan yang beroda lebih dari 4),  sepeda motor (kendaraan beroda 2 atau 3) dan kendaraan tak bermotor (kendaraan dengan roda yang digerakkan oleh orang atau binatang).
Penelitian sebelumnya tentang deteksi dan klasifikasi kendaraan di jalan raya dilakukan oleh Alvin  Lazaro  pada tahun  2017  menggunakan  metode Haar-like Feature yang menghasilkan tingkat akurasi hingga 77,8% menggunakan citra rekaman video. Hal ini disebabkan adanya kesalahan pada klasifikasi yang disebabkan oleh faktor penskalaan objek kendaraan dimana kendaraan  kecil  terdeteksi  menjadi  kendaraan  berat.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pengembangan  penelitian  tersebut  menggunakan  metode  lain  untuk  memperoleh  tingkat akurasi yang lebih tinggi .
Al Kautsar dan Adi melakukan penelitian untuk mengembangkan sistem dengan menerapkan sensor RFID pada pendeteksian kendaraan dengan memiliki kelemahan pada detektor yang hanya  dapat  mendeteksi  dengan  keterbatasan  jarak,  dan  biaya  yang  besar (Al  Kautsar, Adi, 2016) .
Wibowo, Muslim, Sarosa menerapkan deteksi tepi Canny pada proses segmentasi dan Fuzzy C-Means dalam menghitung kendaraan. Kontribusinya adalah pengambilan proses ekstraksi ciri dengan Canny (Wibowo, Muslim, Sarosa, 2013) .
Adistya, Muslim melakukan penelitian untuk mengklasifikasi jenis kendaraan dan menghitung banyaknya  kendaraan  melalui  citra.  Kontribusi  penelitian  ini  adalah  penggunaan  metode Backpropagation  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasi  golongan  kendaraan  berdasarkan panjang  dan  lebar  di  titik  sudut  kendaraan,  serta  melakukan  ekstraksi  ciri  menggunakan Sobel (Adistya, Muslim, 2016) .
Rosidin,  Sugiantoro,  Prayudi  menerapkan  SIFT  dan  histogram  warna  RGB  dengan menghasilkan  keakuratan  yang  lebih  baik  dalam  menganalisa  citra  yang  sudah  diubah  dari aslinya. (Rosidin, Sugiantoro, Prayudi, 2018) .
Lionnie,  Alaydrus  melakukan  percobaan  menggunakan  metode  SIFT  untuk  mendeteksi pemalsuan pada gambar yang telah dimanipulasi dengan penyerangan jenis copy-move dan hasilnya  dapat  mendeteksi  gambar  yang  telah  di  ubah  arah  dan  ukurannya  walaupun  ada beberapa kecocokan yang salah (Lionnie, Alaydrus, 2017) .
Pardede,  Utami,  Rochman  mengkombinasikan  algoritma Principal  Componen  Analysis    dan SIFT untuk mengurangi dimensi pada citra (Pardede, Utami, Rochman, 2017) .
Lazaro,  Buliali, Amaliah melakukan penelitian untuk membuat sebuah program yang mampu melakukan  deteksi  jenis  kendaraan  serta  menghitung  kendaraan  yang  terdeteksi berdasarkan jenisnya. Kontribusi penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis kendaraan di jalan raya karena penelitian sebelumnya hanya melakukan deteksi objek kendaraan.
Berdasarkan pada penelitian-penelitian yang telah ada, penelitian ini menerapkan algoritma SIFT  untuk  mendeteksi  kendaraan  di  jalan  raya  melalui  kamera  dengan  jenis  kendaraan yaitu  kendaraan  berat.  Pengaruh  pencahayaan  objek  yang  diterima  kamera  pada  saat pendeteksian akan diuji untuk mendapatkan hasil yang optimal. Algoritma SIFT dipilih karena bersifat lokal, khas, dan memiliki keunggulan dalam kuantitas, efesiensi, dan ekstensibilitas (Lowe, 2004).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung  akurasi  keberhasilan  dari  deteksi  kendaraan berdasarkan jenis kendaraan berat dengan parameter pencahayaan pada kamera.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Perancangan Sistem
Bagian ini memaparkan alur proses perancangan sistem pendeteksi objek kendaraan dengan menerapkan metode SIFT. Gambar 1 menunjukan alur kerja sistem secara keseluruhan.

## Gambar 1. Alur Kerja Sistem
Sistem yang dibangun adalah sistem deteksi kendaraan berdasarkan jenis kendaraan di jalan raya.  Maka  dari  itu  informasi  pertama  yang  harus  diketahui  adalah  citra  kendaraan berdasarkan jenisnya yang dikumpulkan pada satu dataset. Sebelum dilakukan pencocokan, citra query didapatkan dari web kamera yang merekam video berupa frame. Algoritma SIFT digunakan untuk mengekstraksi fitur dari citra query dan citra latih pada dataset kendaraan yang  sudah  diklasifikasikan  sebagai  kendaraan  berat  kemudian  dilakukan  pencocokan keypoint  antara  kedua  citra  tersebut  menggunakan  K-Nearest  Neighbour.  Objek  yang terdeteksi  adalah  kendaraan  yang  memiliki keypoint  paling  mirip  kemudian  objek  akan ditandai dengan kotak berwarna hijau.

## 2.1.1 Proses Grayscale
Berikut contoh matriks yang diambil dari data latih dengan ukuran 3x3.
Matriks Citra RGB Proses perhitungan untuk titik koordinat 1,1:
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 0.21 * 96 + 0.72 * 153 + 0.07 * 173
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 20.16 + 110.16 + 12.11 𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 142.43 = 142

## 2.1.2. Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
Metode  SIFT  menemukan  dan  menjelaskan  fitur  lokal  citra.  Algoritma  SIFT  menghasilkan keypoint descriptor yang dapat dibandingkan antara satu citra dengan citra lainnya sehingga dapat  menentukan  kemiripan  antara  kedua  citra  tersebut . SIFT  memiliki  empat  tahapan utama  yaitu  deteksi scale-space  extrema,  penentuan  keypoint,  Penetapan  orientasi  pada setiap keypoint, dan menghitung vektor deskriptor. Urutan proses tersebut ditampilkan oleh Gambar 2.
Skala ruang citra merupakan fungsi L (x, y, σ) dihasilkan dari perhitungan konvolusi kernel Gaussian Blur dapat dilihat pada Persamaan 1 Proses deteksi puncak skala ruang dilakukan menggunakan  fungsi Different  of  Gaussian  pada  Persamaan  2  untuk  mengidentifikasi  titik- titik yang potensial.
𝐺 (𝑥, 𝑦, 𝜎)   = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒 − (𝑥 2 + 𝑦 2 )/2𝜎 2 (1) 𝐿 (𝑥, 𝑦, 𝜎)   =  𝐺 (𝑥, 𝑦, 𝜎)   ∗  𝐼 (𝑥, 𝑦) ........... (2) 𝐷 (𝑥, 𝑦, 𝜎)   =   (𝐿 (𝑥, 𝑦, 𝑘 𝜎) – (𝐿 (𝑥, 𝑦, 𝜎) ..... (3) keterangan: G (x, y, σ) = Gaussian Blur
I (x, y) = Citra asli
(L (x, y, σ) = Gaussian Blur , k = √2 𝜋 = 3,14
σ = 3
e = 2,72 (nilai ketetapan)
Proses  penentuan keypoint  dilakukan  dengan  mencari  nilai  maxima  /  minima  DoG  yang dideteksi dengan membandingkan sebuah piksel dengan tetangganya.
𝑍  =   −( 𝜕 2 𝐷 𝜕𝑥 2 ) −1 𝜕𝐷 𝜕𝑥 (4)
𝐷(𝑍) =  𝐷 + 1 2 𝜕𝐷 −1 𝜕𝑥 𝑍 (5)
Setelah  ditemukan keypoint,  selanjutnya  proses  penetapan  orientasi  pada  setiap  keypoint dengan cara mengumpulkan sudut gradien dan nilai disekitar keypoint .
𝑀 (𝑥, 𝑦) =   √(𝐿(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝐿(𝑥 − 1, 𝑦)) 2 + (𝐿(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐿(𝑥, 𝑦 − 1)) 2 (6)

## Matriks Citra Grayscale
Mulai Deteksi scale-space extrema Penentuan Keypoint Penetapan orientasi pada setiap keypoint
Menghitung vektor deskriptor Selesai 1 2 3 4 5 6 Citra grayscale Keypoint descriptor Gambar 2. Diagram Alir SIFT
Kemudian  dicari  orientasi  yang  unggul.  Langkah  terakhir  adalah  menghitung  vektor deskriptor  yang  berujuan  mencari  invarian keypoint  terhadap  perubahan  tingkat pencahayaan atau perubahan sudut pandang tiga dimensi sesuai Persamaan 7.
𝛳 (𝑥, 𝑦) =   𝑡𝑎𝑛 −1 𝐿(𝑥,𝑦+1)−𝐿(𝑥,𝑦−1) (𝐿(𝑥+1,𝑦)−𝐿(𝑥−1,𝑦) (7)

## 2.1.2.1 Scale Space Extrema Detection
Contoh perhitungan pada titik koordinat x = 1, y = 1 dengan skala  =3,  = 3.14 dan e = 2.72 adalah:
Setelah didapatkan nilai Gaussian Blur sebesar 0.0421, kemudian dicari nilai scale space yang mempunyai nilai grayscale sebesar 142 dengan Persamaan 2.
Berikut hasil perhitungan Gaussian Blur untuk setiap koordinat
Selanjutnya  untuk  dapat  menghitung  nilai Different  of  Gaussian  (DoG),  diperlukan perhitungan  nilai Gaussian  blur  dan  skala  ruang  pada  koordinat  yang  sama  yaitu  (1,1) dengan skala k  dimana k =  2 dengan Persamaan berikut

## 2.1.2.2 Keypoint Localization
Masukan  dari  tahap  ini  adalah  nilai  DoG  yang  telah  didapatkan  pada  perhitungan sebelumnya  yaitu  sebesar  2.34  pada  posisi  koordinat  (1.1).  Untuk  menentukan  posisi ekstremum  dari keypoint  dapat  menggunakan  Persamaan  4  dengan  contoh  perhitungan sebagai berikut:
Dengan  demikian  didapatkan  hasil  posisi  ekstremum  terletak  pada  nilai  -1.  Kemudian dihitung nilai keypoint pada posisi ekstremum tersebut dengan menggunakan Persamaan 5 dimana nilai D adalah DoG sebesar 2.34 dan Z adalah nilai ekstremum sebesar  -1. Berikut adalah contoh perhitungan keypoint.

## 2.1.2.3 Penetapan Orientasi
Penggunaan Gaussian smooth L dengan skala terdekat dengan skala keypoint. Pada sampel citra  L(x,y)  hasil  Gaussian  Blur,  magnitude  M(x,y)  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Persamaan 6 dimana x = 1, y = 1 dan perhitungannya adalah

## 2.1.2.4 Keypoint Descriptor
Untuk mencari keypoint descriptor, skala ruang pada citra L(x,y) hasil Gaussian Blur dihitung menggunakan  Persamaan  7  dimana  x  =  1  dan  y  =  1  dan  perhitunganya  adalah  sebagai berikut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Sistem
Algoritma  SIFT  akan  mengekstraksi  fitur  dari  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera  ( query) dengan  keluaran  berupa keypoint.  Keypoint  tersebut  kemudian  akan  dicocokan  dengan keypoint  dari  data  latih.  Gambar  3  menunjukkan  keypoint  yang  dihasilkan  dari  citra kendaraan besar.
Gambar 1. Keypoint Citra
Jumlah keypoint yang dihasilkan dari suatu citra sangat banyak dan beragam sehingga pada pengujian ini akan dibatasi sebesar 50 keypoint yang akan dicocokan menggunakan metode KNN.
Gambar 2. Pencocokan Keypoint
Gambar 4 terdapat garis-garis yang menghubungkan antara citra dari data latih (A) dan citra query  (B)  menunjukkan  kecocokan  antara  keypoint  kedua  citra  tersebut.  Kemudian  objek kendaraan citra query akan diberi tanda berupa kotak berwarna hijau seperti pada Gambar 5.

## Gambar 3. Hasil Pencocokan
Pengujian dilakukan dengan citra yang memiliki 1, 2, 4, 6, dan 8 objek kendaraan berat yang berpengaruh  terhadap  ukuran  objek  yang  akan  dideteksi.  Setiap  pengujian  dilakukan sebanyak 5 kali menggunakan parameter nilai pencahayaan (lux) dengan total pengujian 25 kali pada setiap parameter. Hasil dari pengujian ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1. Hasil Pengujian pada Pencahayaan 800 Lux No  Pengujian  Pengujian pertama Pengujian kedua Pengujian ketiga Pengujian keempat Pengujian kelima 1 1 Objek 1 dari 1 Terdeteksi 1 dari 1 Terdeteksi 1 dari 1 Terdeteksi 1 dari 1 Terdeteksi 1 dari 1 Terdeteksi 2 2 Objek 2 dari 2 Terdeteksi 2 dari 2 Terdeteksi 2 dari 2 Terdeteksi 2 dari 2 Terdeteksi 2 dari 2 Terdeteksi 3 4 Objek 4 dari 4 Terdeteksi 3 dari 4 Terdeteksi 4 dari 4 Terdeteksi 4 dari 4 Terdeteksi 4 dari 4 Terdeteksi 4 6 Objek 6 dari 6 Terdeteksi 4 dari 6 Terdeteksi 4 dari 6 Terdeteksi 3 dari 6 Terdeteksi 4 dari 6 Terdeteksi 5 8 Objek 5 dari 8 Terdeteksi 6 dari 8 Terdeteksi 7 dari 8 Terdeteksi 5 dari 8 Terdeteksi 6 dari 8 Terdeteksi (A) (B)
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian  pendeteksian  objek  kendaraan  berat  dengan  nilai pencahayaan  800lux.  Nilai  pencahayaan  ini  didapat  dari  aplikasi smartphone  yang menggunakan  sensor  cahaya.  Untuk  mengukur  akurasi  dari  pengujian  diatas,  jumlah  nilai seluruh objek yang terdeteksi dibagi dengan total percobaan. Seperti pada Persamaan 8
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 (8)
Setiap hasil yang terdeteksi sesuai dengan jumlah objek sebenarnya diberi nilai 1. Sebagai contoh, pada pengujian ke 1, jumlah objek yang terdeteksi adalah 2 dari 2 yang diharapkan sehingga  memiliki  nilai 1.  Pada pengujian  ke  4  dari  6  objek,  jumlah  objek  yang  terdeteksi adalah 3 dari 6 objek, sehingga memiliki nilai 0,5. Sedangkan objek bukan kendaraan berat yang tidak terdeteksi memiliki nilai 1 karena membuktikan bahwa sistem hanya mendeteksi jenis kendaraan berat.
Tabel 2. Nilai Pengujian No  Pengujian  Pengujian pertama Pengujian kedua Pengujian ketiga Pengujian keempat Pengujian kelima 1 1 Objek 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 2 2 Objek 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 3 4 Objek 1,0 0,8 1,0 1,0 1,0 4 6 Objek 1,0 0,7 0,7 0,5 0,8 5 8 Objek 0,6 0,8 0,9 0,6 0,8
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  2,  jumlah  nilai  dari  seluruh  objek  yang  terdeteksi  adalah 11,97  kemudian  dibagi  dengan  total  25  percobaan  sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 0,879 atau 88%. Pengujian selanjutnya adalah dengan mengubah nilai lux sebesar 50, 150, dan 400 yang hasillnya ditunjukkan pada Tabel 3.

## Gambar 6. Grafik Pengujian Berdasarkan Pencahayaan
Dari Gambar 6 dapat dilihat bahwa nilai pencahayaan yang lebih tinggi dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Pada nilai pencahayaan yang rendah, terdapat noise pada
67% 77% 84% 88% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 50 150 400 800 Aku ra si Nilai intensitas cahaya (lux) Hasil pengujian berdasarkan nilai intensitas cahaya
hasil  kamera  yang  mempengaruhi  pencocokan  sehingga  objek  yang  buram  tidak  dapat terdeteksi.

## Gambar 7. Hasil Pengujian Berdasarkan Jumlah Objek Yang Dideteksi
Gambar  7  menunjukkan  banyaknya  objek  juga  mempengaruhi  pendeteksian.  Semakin banyak objek, semakin kecil akurasi yang dihasilkan. Banyaknya objek menyebabkan ukuran objek  tersebut menjadi lebih  kecil atau  jarak  yang  lebih  jauh  sehingga dibutuhkan  kamera dengan  resolusi  yang  tinggi  agar  objek  terlihat  jelas.  Dari  hasil  pengujian  terhadap  rotasi objek,  terbukti  bahwa  algoritma  SIFT  ini  tahan  terhadap  perubahan  rotasi  yang  ditandai dengan terdeteksinya objek dengan kecocokan keypoint lebih dari 50 (nilai threshold) pada perubahan rotasi antara 0  -180  searah dan berlawanan jarum jam.
Untuk  menguji  kinerja  sistem  dilakukan  pengujian  deteksi  kendaraan  di  jalan  raya  pada kondisi siang dan malam hari dan menghasilkan nilai recall 54%, precision 100%, accuracy 78% , dan f-measure 67%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Pada Kondisi Siang Hari
No Pengujian TP TN FP FN Recall Precision Accuracy F1 1 Gambar 1 5 10 0 3 63% 100% 83% 77% 2 Gambar 2 2 13 0 1 67% 100% 94% 80% 3 Gambar 3 1 8 0 5 17% 100% 64% 29% 4 Gambar 4 3 9 0 5 38% 100% 71% 55% 5 Gambar 5 1 0 0 0 100% 100% 100% 100% 6 Gambar 6 1 2 0 2 33% 100% 60% 50% 7 Gambar 7 2 21 0 1 67% 100% 96% 80% 8 Gambar 8 4 2 0 4 50% 100% 60% 67% Rata-rata 54% 100% 78% 67%
95% 88% 83% 70% 60% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 4 6 8 Aku ra si Jumlah objek kendaraan Hasil pengujian berdasarkan jumlah objek kendaraan
Sistem  tidak  dapat  mendeteksi  kendaraan  pada  kondisi  malam  hari  disebabkan  kurangnya jumlah  pencahayaan  dan  cahaya  yang  dikeluarkan  oleh  kendaraan  menyebabkan  kamera tidak  dapat  menangkap  objek  kendaraan  dengan  jelas.  Hal  ini  berbanding  lurus  dengan pengujian sistem terhadap nilai pencahayaan yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dipaparkan bagaimana penerapan algoritma Scale Invariant Feature Transform  (SIFT)  dalam  mendeteksi  kendaraan  berat.  Tahapan  utama  dari  sistem pendeteksian  ini  adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  pada  citra  uji  dan  kumpulan  citra  pada dataset menggunakan SIFT untuk mendapatkan keypoint dari setiap citra. Keypoint dari citra uji  akan  dicocokan  dengan  keypoint  dari  citra  pada  dataset  menggunakan  K-Nearest Neighbors  (K-NN)  untuk  mendapatkan  tingkat  kemiripan  yang  tinggi.  Hasil  pengujian menunjukan  bahwa  nilai  pencahayaan  berpengaruh  pada  pendeteksian  objek  dengan pencahayaan  optimal  pada  800  lux  atau  pada  kondisi  siang  hari.  Semakin  banyak  jumlah objek yang akan dideteksi semakin kecil pula ukuran objek tersebut dan menyebabkan objek kurang  terlihat  jelas  oleh  kamera.  Sedangkan  posisi  objek  yang  dirotasi  searah  sumbu  x tetap  terdeteksi  sehingga  tidak  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  karena  keypoint descriptor  yang  dihasilkan  algoritma  SIFT  tahan  terhadap  perubahan  posisi  benda. Berdasarkan  hasil  pengujian  kinerja  sistem  pada  kondisi  siang  hari,  nilai  accuracy  yang didapatkan sebesar 78%, precision 100%, recall 54% dan f-measure 67%. Sedangkan pada kondisi  malam  hari,  sistem  tidak  dapat  mendeteksi  objek  dikarenakan  kurangnya  nilai pencahayaan.  Hasil  pengujian  sistem  tersebut  menunjukan  bahwa  sistem  berhasil mendeteksi  hanya  kendaraan  berat,  namun  tidak  dapat  mendeteksi  kendaraan  berat  yang terhalang oleh kendaraan lain.

## DAFTAR RUJUKAN
Adistya,  R.,  &  Muslim,  M.  A.  (2016).  Deteksi  dan  Klasifikasi  Kendaraan  menggunakan Algoritma  Backpropagation  dan  Sobel. Journal  of  Mechanical  Engineering  and Mechatronics, 1(2), 65–73.
Al Caruban,  R.,  Sugiantoro,  B.,  &  Prayudi,  Y.  (2018).  Analisis Pendeteksi  Kecocokan  Objek Pada  Citra  Digital  Dengan  Metode  Algoritma  Sift  Dan  Histogram  Color  Rgb. Cyber Security dan Forensik Digital, 1(1), 20-27.
Al  Kautsar,  H.  V.,  &  Adi,  K.  (2016).  Implementasi  Object  Tracking  Untuk  Mendeteksi  Dan Menghitung  Jumlah  Kendaraan  Secara  Otomatis  Menggunakan  Metode  Kalman  Filter Dan Gaussian Mixture Model. Youngster Physics Journal, 5(1), 13-20.
Husada, M. G., Utami, D. B., & Zar, I. (2019). Karakteristik Metode Sift dalam Aplikasi Sistem Pengenalan Motif Batik. MIND Journal, 4(2), 122-131.
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan aplikasi pengolahan citra. Yogyakarta: Andi.
Kementerian Pekerjaan Umum. (2014). Pedoman Kapasitas Jalan Perkotaan.
Lionnie, R., & Alaydrus, M. (2017). Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT. Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika, 16(02), 133-140.
Lowe, D. G. (2004). Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International journal of computer vision, 60(2), 91-110.
Susanto,  A.  (2019).  Penerapan  Operasi  Morfologi  Matematika  Citra  Digital  Untuk  Ekstraksi Area Plat Nomor Kendaraan Bermotor. Pseudocode, 6(1), 49-57.
Tarnoto, T., & Lussiana, L. (2014). Rancang Bangun Penghitung Kendaraan Secara Otomatis Berbasis Client Server. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Program Studi Sistem Komputer.
Wibowo,  D.  W.,  Muslim,  M.  A.,  &  Sarosa,  M.  (2014).  Perhitungan  Jumlah  dan  Jenis Kendaraan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-means  dan  Segmentasi  Deteksi  Tepi Canny. Jurnal EECCIS, 7(2), 103-110.