Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Klasifikasi Jenis Kendaraan Pada Jalan Raya Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks (CNN)

## Febri Hafifah, Sayuti Rahman, Munjiat Setiani Asih
Fakultas Teknik dan Komputer, Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1 febrihafifah2000@gmail.com, 2 masay.ram@email.com, 3 munjiat.stth@gmail.com
Abstrak− Kemacetan lalu lintas merupakan masalah utama yang terjadi di kota-kota besar di Indonesia. Hal ini dapat menimbulkan berbagai dampak negatif seperti pemborosan bahan bakar, pemborosan waktu dan polusi udara. Oleh karena itu, pemerintah membagi jenis  jalan  raya  dan  hanya  membolehkan  truk  muatan  besar  melintas  pada  jalan  arteri.  Sehingga  perlu  adanya  smart  city  untuk mengimplementasikan kebijakan pemerintah agar mengatasi dampak yang ditimbulkan oleh kemacetan lalu lintas. Klasifikasi jenis kendaraan yang melintas pada jalan raya perlu dilakukan agar tidak terjadi pelanggaran kendaraan diluar spesifikasi yang diperbolehkan untuk memasuki jalan raya tertentu. Klasifikasi jenis kendaraan menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan berupa arsitektur existing CNN atau arsitektur CNN yang sudah ada yaitu googlenet dan shufflenet. Kami melakukan fine tuning terhadap Googlenet dan Shufflenet untuk menghasilkan akurasi yang maksimal. Dataset yang digunakan adalah data yang diambil  dari  beberapa  titik  kamera  CCTV  beberapa  kota  di  Indonesia  pada  bulan  Juli  2021.  Metode  yang  diajukan  memiliki kemampuan dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan dengan  akurasi Googlenet  sebesar 95,88% dan  Shufflenet 96,48%. Dengan demikian,  diharapkan  dapat  memberi  kontribusi  pada  peneliti  untuk  mengembangkan  CNN  yang  lebih  baik  agar  dapat diimplementasikan untuk kepentingan lalu lintas jalan raya di Indonesia dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Klasifikasi Jenis Kendaraan; Convolution Neural Network (CNN); Googlenet; Shufflenet; Fine Tuning
Abstract− Traffic congestion is a major problem that occurs in big cities in Indonesia. This can cause various negative impacts such as waste of fuel, waste of time, and air pollution. Therefore, the government divides the types of highways and only allows larg e cargo trucks to pass on arterial roads. So it is necessary to have a smart city to implement government policies in order to overco me the impacts caused by traffic congestion. Classification of the types of vehicles that pass on the highway needs to be done so that there are no vehicle violations outside the specifications that are allowed to enter certain highways. Classification of vehicle types  using the Convolution Neural Network (CNN) method. The architecture used is in the form of an existing CNN architecture or an existing CNN architecture, namely googlenet and shufflenet. We fine tune Googlenet and Shufflenet to get maximum accuracy. The dataset used is data taken from several CCTV camera points in several cities in Indonesia in July 2021. The proposed method can classify vehicle types with an accuracy of 95.88% Googlenet and 96.48% Shufflenet. Thus, it is hoped that it can contribute to researchers to develop a better CNN so that it can be implemented for the benefit of road traffic in Indonesia in the future.
Keywords : Car Classification; Convolutional Neural Network (CNN); Googlenet; Shufflenet; Fine Tuning

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas saat ini merupakan masalah utama yang terjadi di kota-kota besar di Indonesia. Kemacetan lalu lintas merupakan suatu keadaan dimana jumlah kendaraan yang melintas lebih banyak sehingga melebihi kapasitas jalan. Pada umumnya dijalan raya sudah membuat rambu peringatan jalan untuk kendaraan berdasarkan fungsi dan kelasnya yaitu jalan arteri ditujukan untuk kendaraan utama dengan ciri-ciri perjalanan jarak jauh, kecepatan rata-rata tinggi, dan jumlah jalan masuk dibatasi secara efisien dan jalan kolektor ditujukan untuk kendaraan pengumpul/pembagi dengan ciri- ciri  perjalanan sedang, kecepatan rata-rata sedang dan jumlah  jalan masuk dibatasi. Tetapi saat  ini, banyak kendaraan yang melanggar lalu lintas dengan tidak berjalan sesuai dengan jalurnya (Suyuti, 2012).
Seiring berjalannya waktu, kemacetan lalu lintas menjadi masalah yang cukup serius. Hal ini dapat menimbulkan berbagai  dampak negatif seperti pemborosan bahan bakar, pemborosan waktu, kemacetan lalu lintas dan polusi  udara. Sehingga perlu adanya smart city untuk mengatasi dampak yang ditimbulkan oleh kemacetan lalu lintas (Hariani et al., 2017).  Konsep Smart  City dapat  digambarkan  sebagai  infrastruktur  perkotaan  yang  berkembang  dengan  bantuan mengintegrasikan beberapa solusi Information and Communication Technology (ICT) dan Internet of Things (IoT) dengan cara yang aman dan tujuan akhir adalah mengelola aset kota. Smart City menjadi isu yang sangat penting dalam aspek perkembangan kota – kota. Salah satu konsep perencanaan pembentukan Smart City adalah Smart Transportation . Smart Transportation merupakan bagian dari Smart City yang paling penting untuk meningkatkan ekonomi perkotaan. Selain untuk menghemat waktu dan biaya, informasi lalu lintas pun dapat dengan mudah didapatkan oleh pengguna jalan. Smart Transportation juga berperan penting untuk melaporkan apa saja yang terjadi dijalan raya (Shukla et al., 2016). Upayah untuk mengurangi masalah kemacetan lalu lintas yaitu dengan menetapkan jalur-jalur khusus yang hanya boleh dilalui kendaraan roda empat atau lebih. Teknologi seperti visi komputer dapat digunakan untuk mengenali jenis kendaraan  yang  melewati  jalan,  sehingga  kegiatan  pengawasan  lalu  lintas  dapat  diserahkan  pada aplikasi berbasis komputer.  Salah satu metode yang sering digunakan dalam visi komputer adalah deep learning. Deep Learning sangat efektif dalam menyelesaikan masalah, salah satunya dalam mengeksploitasi Convolution Neural Network (CNN) . Pada  penelitian  sebelumnya  dibuat  oleh  Nur  Fadlia  dan  Rifki  Kosasih  dengan  judul Klasifikasikan  Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolution Neural Network (CNN). Menghasilkan tingkat akurasi mencapai 94,4% pada pelatihan  dan 73,3% pada tahap pengujian (Fadlia & Kosasih, 2019). Pada penilitian ini dilakukan klasifikasi jenis kendaraan dengan metode Convolution Neural Network (CNN) dengan memanfaatkan Existing CNN . Existing CNN yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  seperti Googlenet dan Shufflenet yang  telah  terbukti  berhasil
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
meng klasifikasi kan  objek  dengan  baik. Googlenet adalah arsitektur dari  CNN  yang  dikembangkan  google  dan  telah melakukan training dengan  jutaan  gambar,  sedangkan shufflenet adalah arsitektur CNN yang  sangat  efisien  dalam komputasi, dirancang untuk perangkat seluler dengan daya komputasi 10-150 MFLOP ( mega floating-Point operations per second ). Existing CNN ini didesain untuk meng klasifikasi 1000 objek pada dataset yang memerlukan komputasi dan ruang penyimpanan yang besar.
Fine tuning merupakan teknik memanfaatkan existing CNN untuk kelas yang lebih sedikit. Fine tuning juga dapat meningkatkan  akurasi  existing  CNN  (S  Rahman  et  al.,  2021;  Sayuti  Rahman  et  al.,  2020).    Pada  penelitian  ini  kami melakukan fine tuning terhadap googlenet dan shufflenet untuk klasifikasi  jenis kendaraan. fine tuning dilakukan pada jumlah output fully connected dengan mengubah 1000 kelas menjadi empat kelas sesuai kebutuhan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Convolution Neural Network (CNN)
Convolution neural network (CNN) merupakan salah satu algoritma bagian dari deep learning. CNN termasuk kedalam jenis deep neural network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra. CNN mampu melakukan  perhitungan  matematis  pada input yang  terdiri  dari  banyak  lapisan  tersembunyi.  Lapisan  tersembunyi mengelola input gambar dan mengirimkan hasil yang diproses di bagian output . CNN memiliki lapisan konvolusi yang berguna untuk mengektraksi fitur dan bagian klasifikasi untuk mengklasifikasi fitur kedalam kelas yang ditentukan pada pelatihan.  Fase  pelatihan  membutuhkan  lebih  banyak  waktu  untuk  menyelesaikan  dan  membutuhkan  perangkat komputasi yang mumpuni. namun proses prediksi CNN cukup cepat dan akurat. Jaringan arsitektur convolutional neural network disajikan pada gambar 1 berikut (Nurhikmat, 2018).

## Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network
Berdasarkan gambar 1, dapat dilihat CNN memiliki dua bagian utama yaitu featur learning yang terdiri dari lapisan konvolusi,  pooling  dan  fungsi  aktivasi.  Bagian  classification  terdiri  dari  flatten,  fully  connected  dan  fungsi  aktivasi. Berikut penjelasan dari beberapa bagian CNN.

## 1. Convolution Layer
Convolution  layer yaitu  merupakan  bagian  dari arsitektur  jaringan  CNN .  Pada  tahap  ini  dilakukan operasi  konvolusi terhadap citra dan filter sehingga menghasilkan peta fitur baru. Konvolusi ini merupakan proses yang mendasari jaringan arsitektur CNN . Konvolusi merupakan istilah dari matematis dimana  pengaplikasian sebuah fungsi pada output fungsi lain secara berulang. Operasi konvolusi menerapkan fungsi output sebagai feature Map dari input citra . Input dan output dapat dilihat sebagai dua argumen bernilai real. (Putra, 2016). Pada tabel 1 merupakan piksel dari citra yang di input, kemudian pada tabel 2 yaitu filter 3 x 3 yang akan di kalikan ke citra input sesuai dengan ukuran filternya.
Tabel 1. Citra input Tabel 2. Filter 3 x 3 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 0  1  0 1  0  1 0  1  0
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Cara kerja konvolusi dengan bergeraknya filter 3 x 3 dari sudut kiri atas dari gambar dan bergeser ke kanan, setelah semua baris di lalui piksel akan turun ke baris selanjutnya, hingga semua piksel dilalui kemudian disimpan dalam matriks baru. Seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Convolution Layer
5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0 5  0  1  8  4 7  2  4  0  3 9  6  0  1  7 0  1  2  5  3 0  0  4  8  0
Setelah dilakukan proses konvolusi, kemudian dilakukan perkalian antara citra input dan filter 3 x 3, hasil dari perkalian tersebut akan menghasilkan feature map yang akan dihitung menggunakan rumus konvolusi. 𝐶 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑥 𝑃 1 +  𝐵 𝑥 𝑃 2 +  𝐶 𝑥 𝑃 3 +  𝐷 𝑥 𝑃 4 +  𝐸 𝑥 𝑃 5 +  𝐹 𝑥 𝑃 6 + 𝐺 𝑥 𝑃 7 + 𝐻 𝑥 𝑃 8 +  𝐼 𝑥 𝑃 9 Keterangan : 𝐶 𝑖𝑗 = Nilai feature map yang dihasilkan proses konvolusi A-I = Nilai matriks gambar input 𝑃 1−9 = Nilai matriks feature detector Nilai feature map yang didapatkan dari hasil penjumlahan akan dijadikan kedalam matriks seperti pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil feature map
20 3 16 12  13  12 8 10  14

## 2. Pooling Layer
Pooling layer adalah proses mereduksi ukuran sebuah data citra. Dalam pengolahan citra, tujuan dari pooling layer yaitu untuk meningkatkan invariansi posisi dari fitur . Kemudian max pooling membagi output dari convolution layer menjadi beberapa grid kecil lalu mengambil nilai maksimal dari setiap grid untuk menyusun matriks citra yang telah direduksi seperti yang ditunjukkan pada tabel 5. (Putra, 2016). Kemudian hasil dari nilai maksimum pada max pooling ditunjukkan pada tabel 6
Tabel 5. Proses max pooling Tabel 6. Hasil max pooling
20 3 16
12  13  12
8 10  14 20 3 16 12  13  12
8 10  14
20  16 13  14 20 3 16 12  13  12 8 10  14 20 3 16 12  13  12
8 10  14
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3. Fully Connected Layer
Fully connected layer yaitu layer akan mengambil seluruh neuron pada layer sebelumnya ( convolutional layer dan max pooling  layer )  dan  menghubungkannya  ke  setiap single  neuron yang  ada. Fully  connected  layer adalah  layer  yang biasanya digunakan dalam penerapan multilayer perceptron (MLP) dan bertujuan untuk  melakukan transformasi  pada dimensi data agar data dapat di klasifikasi kan secara linear. Seperti terlihat pada tabel 7 (Putra, 2016).
Tabel 7. Hasil Fully connected
20 16 14
13

## 2.2 Existing Convolutional Neural Network (CNN)
Existing CNN merupakan bagian dari arsitektur CNN yang telah dibuat oleh peneliti terdahulu, Existing CNN dibuat untuk bisa meng klasifikasi kan suatu objek dengan tingkat akurasi yang cukup memuaskan. Beberapa existing CNN yang banyak dikenal diantaranya adalah googlenet dan shufflenet .
1. Googlenet
Googlenet memiliki karakteristik dengan menggunakan jaringan inception lebih dari satu dan lebih luas, yang berfungsi untuk meningkatkan akurasi . Googlenet (Inception V1) merupakan sebuah model dan arsitektur berdasarkan modifikasi arsitektur CNN. Googlenet mampu meminimalkan tingkat kesalahan menjadi 6,67% yang mengungguli alexnet sebesar 15,3%.  Metode  ini  sangat  dekat  dengan  kemampuan  kinerja  manusia.  Berdasarkan  penelitian  menyatakan  bahwa diperlukan  beberapa  pelatihan  manusia  untuk  mengalahkan  keakuratan  dari googlenet. Googlenet menggunakan normalisasi  batch untuk  mengelola input secara  bertahap,  dan  distorsi  gambar  untuk  menyesuaikan  ukuran  sesuai kebutuhan . Kemudian googlenet melewati fase inception terlebih dahulu, kemudian pada saat layer kelima, beberapa fitur akan  melakukan fully  conected  neuron . Fitur yang  lain  akan  tetap  melanjutkan proses ekstraksi  dengan convolution. (Sabilla, 2020)

## Gambar 2. Googlenet

## 2. Shufflenet
Jaringan  shufflenet di  desain  untuk small  network dengan  prinsip desain  bootleneck ,  kemudian  di aplikasi kan  untuk mobile  device dengan  daya  komputasi  yang  terbatas, jaringan ini  memiliki arsitektur yang  efisien  dengan  cara menambahkan fitur map channels untuk  menyajikan lebih banyak data yang dapat  bekerja pada jaringan yang sangat kecil. Shufflenet adalah arsitektur CNN yang sangat efisien dalam komputasi, dirancang untuk perangkat seluler dengan daya komputasi 10-150 MFLOP ( mega floating-Point operations per second ). Shufflenet menggunakan konvulusi grup Pointwise dan channel shuffle untuk mengurangi biaya komputasi sambil menjaga akurasi (Zhang et al., 2018).
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 3. Shufflenet

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada beberapa proses yang akan dilakukan yaitu mengambil data masukkan berupa hasil screenshot dari CCTV dan data yang sudah tersedia di penelitian sebelumnya, untuk meng klasifikasi data citra. Kemudian dilakukan pemotongan citra atau cropping untuk menghilangkan latar yang tidak gunakan untuk proses arsitektur Existing CNN . Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan citra yang akan digunakan pada proses pelatihan dan pengujian model arsitektur Existing CNN . Selanjutnya data akan di proses dengan mengubah ukuran citra menjadi  ukuran yang sama, kemudian dilakukan pembagian  data  menjadi  dua,  yaitu data  latih ( training )  dan data  uji ( testing ),  setelah  di proses masuk  pada  tahap perancangan arsitektur Existing  CNN dalam tahapan ini digunakan untuk  melatih data dalam mengenali objek. Tahap selanjutnya  melakukan  pelatihan  model  dengan  menggunakan data  latih yang  dikumpulkan  sebelumnya.  Kemudian dilakukan untuk menguji tingkat akurasi dari arsitektur Existing CNN .
2.3 Fine Tuning
Fine  tuning adalah proses yang  mengambil  model  yang  telah  dilatih  untuk  suatu  tugas  yang  diberikan  dan  kemudian menyetel atau mengubah model untuk  membuatnya melakukan tugas serupa. Proses Fine Tuning yaitu jaringan akan tersimpan yang sebelumnya dilatih pada kumpulan data besar,  biasanya Fine Tuning melakukan tugas pada klasifikasi gambar dengan skala besar. Dengan asumsi tugas asli mirip dengan tugas baru, menggunakan jaringan saraf tiruan yang telah dirancang dan dilatih memungkinkan untuk mengambil keuntungan dari apa yang telah dipelajari model tanpa harus mengembangkannya dari awal. Ketika membangun sebuah model dari awal, biasanya harus mencoba banyak pendekatan melalui trial-and-error (Gando et al., 2016).

## 3.1 Dataset
Dataset merupakan kumpulan objek yang berasal dari data dan dikelolah menjadi sebuah informasi. Data yang digunakan berupa gambar atau citra yang diambil dari data yang sudah tersedia di penelitian sebelumnya dan data mentah yang di rekam  dari CCTV jalan  raya. CCTV yang  diambil  dari  berbagai  daerah  yaitu  di  balmera,  semangi, semarang,  tanjung mulia. Data yang di gunakan untuk data uji sebanyak 633 citra, dan data latih sebanyak 1479 citra dengan kualitas gambar yang baik dapat dilihat pada Tabel 8. Seluruh data berjumlah 2112 citra. Hasil pengambilan data akan dikelompokkan ke dalam beberapa class yang sesuai untuk kebutuhan data training .
Tabel 8. Keseluruhan Dataset No Dataset Jumlah Data 1. Data latih 1479 2. Data uji 633
Pada keseluruhan data yang berjumlah 2112 terdapat 4 class kendaraan, 4 class tersebut terdiri dari mobil, truk 2 sumbu, truk 3 sumbu, dan truk 4 sumbu. Pada tahap ini masing-masing dataset pada class dibagi menjadi data latih dan data uji yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Pembagian Dataset per Class No Jenis Class Jumlah data Data latih Data uji 1 Mobil 1040 728 312 2 Truk 2 sumbu 575 403 172 3 Truk 3 sumbu 280 196 84 4 Truk 4 sumbu 217 152 65
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.2 Alur Perancangan Sistem
Alur perancangan sistem yaitu dimana alur tersebut akan menjelaskan sistem secara luas, yang memperlihatkan masukan, proses dan keluaran dari sistem yang akan dirancang, disajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Alur Tahap Penelitian
Adapun penjelasan masing-masing tahap yang terdapat pada Gambar 4 sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data yang perlu di siapkan yaitu dataset , dataset yang digunakan berupakan gambar atau citra yang diambil dari data yang sudah tersedia di penelitian sebelumnya, dan data mentah yang direkam dari cctv jalan raya, data diambil melalui rekaman kemudian di screenshot . 2. Pengelompokan data
Setelah data dikumpulkan, data akan dikelompokkan berdasarkan jenisnya atau classnya seperti mobil, truk 2 sumbu, truk 3 sumbu, truk 4 sumbu.
3. Pre-prosessing data
Tahapan pre-prosesing data, tahapan ini merupakan tahap pengolahan citra dengan mengubah ukuran citra kendaraan menjadi ukuran yang sama bertujuan untuk menghasilkan citra yang lebih baik 4. Pembagian data
Selanjutnya  dilakukan  pembagian  data  menjadi  2  bagian  yaitu data  latih dan data  uji, Proses  data  latih  yang merupakan proses untuk melatih jaringan saraf tiruan, kemudian sistem membaca data yang di input dan melakukan preprosesing serta esktrasi fitur untuk mengambil fitur yang akan digunakan sebagai data input, kemudian dilakukan konfigurasi existing CNN. 5. Training fine tuning data latih
Pre Proses sing data Pembagian data Akurasi training dan validasi Konfigurasi pretrained CNN Pengelompokan data Training fine tuning data latih Kalsifikasi dengan data uji Mulai Pengumpulan data Ya Tidak Jika Akurasi Sesuai Proses hasil akurasi Pre-trained Selesai Hasil training dan validasi pretrained cnn
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Training fine tuning data latih , tahap ini dilakukan proses ngetraining ulang data latih untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, setelah di fine tuning kan proses akan memunculkan grafik tingkat akurasi training dan validasi. Kemudian pada data uji dilakukan pengklasifikasian jenis kendaraan dalam mengenali karakter dan mengambil tingkat akurasi pada proses pelatihan jaringan 6. Hasil training dan validasi existing CNN Pada tahap selajutnya akan menampilkan hasil training dan validasi existing cnn dengan menunjukkan berapa persen tingkat akurasi untuk  mengenali  data  yang  di input dan  hasil  keluarannya  mampu  mengenali  atau  mendeteksi golongan jenis kendaraan. Jika akurasi sesuai maka proses akurasi existing CNN akan selesai, jika tingkat akurasi tidak sesuai maka proses akan kembali ke konfigurasi pretrained cnn .

## 3.3 Pelatihan Existing CNN
Dataset pelatihan  berjumlah  70%  dan dataset pengujian  berjumlah  30%  dari  data  keseluruhan.  Hasil  dari  pelatihan jaringan googlenet dengan epoch 10 memiliki iterasi 1470 dengan iterasi  per epoch nya 147. Waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan jaringan yaitu 75 menit dengan banyaknya data gambar yang dilatih sebanyak 2112 gambar berupa mobil dan truk, pada proses pelatihan jaringan googlenet akurasi yang dicapai sebesar 95,88% seperti terlihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Proses Pelatihan Googlenet
Proes  pelatihan  jaringan shufflenet ,  sama  halnya  dengan  pelatihan jaringan googlenet ,  dimana epoch 10  dan iterasinya 1470, yang membedakan hanya waktu yang dibutuhkan untuk melatih jaringan shufflenet , dibutuhkan waktu 105  menit.  pada proses pelatihan jaringan shufflenet akurasi yang  dicapai  sebesar  96,84%  terlihat  pada  gambar  6. Semakin naik nilai epoch yang dibuat, semakin tinggi hasil akurasi yang didapatkan.

## Gambar 6. Proses Pelatihan Shufflenet

## 3.4 Pengujian Sistem
Proses pengujian dilakukan untuk mengetahui kerja jaringan . Pengujian dilakukan terhadap data uji . Dari hasil pengujian dapat  dinilai  kemampuan jaringan dalam  mengenali  data  yang  di input .  Gambar  7  merupakan  contoh  hasil  pengujian sistem. Sistem mampu mengkalasifikasikan gambar tersebut dan mengenali jenisnya dengan benar, dari gambar tersebut sistem mengenali dengan akurasi yang tinggi.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 7. Tampilan Hasil Proses
Pada gambar 10 dapat mengetahui seberapa besar keberhasilan aplikasi tersebut mengenali jenis gambar yang di input . Pada Tabel dibawah ini merupakan hasil dari pengujain deteksi jenis kendaran.
Tabel 10. Hasil Pengujian Sistem Gambar Akurasi Hasil Klasifikasi Googlenet : 99,95% Shufflenet : 99,99% Mobil Googlenet :99,98%
Shufflenet : 99,99%
Mobil Googlenet : 88,46%
Shufflenet : 90,37%
Truk 2 Sumbu Googlenet : 98,84% Shufflenet : 99,89% Truk 2 Sumbu Googlenet : 99,26% Shufflenet : 99,92% Truk 3 Sumbu
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar Akurasi Hasil Klasifikasi Googlenet : 90,99% Shufflenet : 99,91% Truk 3 Sumbu Googlenet : 99,98% Shufflenet : 97,02% Truk 4 Sumbu Googlenet : 99,87% Shufflenet : 99,98% Truk 4 Sumbu
Berdasarkan  hasil dari  pelatihan Existing cnn,  data hasil uji yang telah di lakukan pada identifikasi  jenis mobil berdasarkan  bentuk,  menggunakan  metode convolutional  neural  network yang  dibangun  menggunakan  arsitektur googlenet dan shufflenet dapat diperoleh nilai akurasi dengan rata-rata 95,88% dan 96,84%, akurasi tersebut bisa dihitung menggunakan rumus dibawah ini.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑔𝑜𝑜𝑔𝑙𝑒𝑛𝑒𝑡 = 607 633 𝑥 100% = 95,88
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠ℎ𝑢𝑓𝑓𝑙𝑒𝑛𝑒𝑡 = 613
633 𝑥 100% = 96,84

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa pendeteksian jenis kendaraan sangat dibutuhkan untuk dapat di aplikasi kan berbagai bidang, salah satunya mengatur lalu lintas dengan cara mendeteksi bentuk fisik atau jenis dari kendaraan yang lewat sehingga mengurangi kemacetan. Perbandingan tingkat akurasi antara pelatihan arsitektur existing Convolution  Neural  Network  (CNN) googlenet dan shufflenet dalam  meng klasifikasi kan  4  (empat) kelas jenis kendaraan, dimana shufflenet mampu mengenali jenis kendaraan pada data gambar dengan akurasi rata-rata 96,84% dan googlenet mampu mengenali jenis mobil dengan akurasi rata-rata 95,88%. Berdasarkan tingkat akurasi rata- rata pada penelitian ini didapat bahwa arsitektur existing Convolution Neural Network (CNN) Shufflenet adalah arsitektur terbaik karena memiliki nilai akurasi rata-rata tertinggi yaitu 96,84%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dasar  visi  komputer  yang  dikerjakan  di  Laboratorium  Komputer  Fakultas  Teknik Universitas Harapan Medan. Terimakasih kepada rekan-rekan mahasiswa dan dosen yang telah memberikan saran pada penelitian ini. Terima kasih juga kepada pipinan Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan yang telah memberikan keleluasaan para peneliti dalam menggunakan fasilitas laboratorium.

## REFERENCES
Fadlia, N., & Kosasih, R. (2019). Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (3), 207–215. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i3.2397
Gando, G., Yamada, T., Sato, H., Oyama, S., & Kurihara, M. (2016). Fine-tuning deep convolutional neural networks for distinguishing illustrations from photographs. Expert Systems with Applications , 66 , 295–301.
Hariani,  P.,  Safina,  L.,  &  Syarifuddin,  J.  (2017).  City  Smart  Transportation  Sebagai  Strategi  Medan  Menuju  Smart  City. Jurnal
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 292-301 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pembangunan Perkotaan , 5 (2), 50–58. Nurhikmat,  T.  (2018). Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Image  Classification  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network (CNN) Pada Citra Wayang Golek . Putra, I. (2016). Klasifikasi citra menggunakan convolutional neural network (CNN) pada caltech 101 . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Rahman, S, Ramli, M., Arnia, F., Muharar, R., & Sembiring, A. (2021). Performance analysis of mAlexnet by training option and activation function tuning on parking images. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 1087 (1), 012084. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1087/1/012084
Rahman, Sayuti, Ramli, M., Arnia, F., Sembiring, A., & Muharar, R. (2020). Convolutional Neural Network Customization for Parking Occupancy Detection. 2020 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs) , 1–6. Sabilla, I. A. (2020). Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Jenis dan Kesegaran Buah pada Neraca Buah . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Shukla,  S.,  Balachandran,  K.,  &  Sumitha, V.  S.  (2016).  A  framework  for  smart  transportation using  Big  Data. 2016  International Conference on ICT in Business Industry & Government (ICTBIG) , 1–3.
Suyuti, R. (2012). Implementasi” Intelligent Transportation System (ITS)” untuk Mengatasi Kemacetan Lalu Lintas di DKI Jakarta.
Konstruksia , 3 (2).
Zhang, X., Zhou, X., Lin, M., & Sun, J. (2018). Shufflenet: An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 6848–6856.