## Analisis Deteksi Tepi untuk Mengidentifikasi Jenis Mobil
Sadion Tumpal Damanik, Ade Setiawan, Todo Simanjuntak, Asri Tumanggor, Fanny Ramadhani Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Medan Medan, Indonesia diondamanik16@gmail.com, adee08setiawan@gmail.com, todosimanjuntak@mhs.unimed.ac.id, asriangel161@gmail.com
Abstract- This study discusses pattern recognition using the Sobel and Canny edge detection methods. The main focus of this research is on object edge detection in images, which is important in extracting features and performing image segmentation. Sobel and Canny's edge detection method proved to be effective in pattern recognition previously. This study involved data collection using the Sobel method, training and testing of pattern recognition models, as well as experiments to determine the optimal ratio of training data and test data. The experimental results show that the Sobel edge detection method with Euclidean distance and optimal k value provides high accuracy in pattern recognition. However, it is also important to consider using the Canny edge detection  method  as an alternative.  This  research  contributes  to  the  development  of  pattern  recognition  methods  that  can  be applied in the recognition of various and growing types of cars.
Keywords: Edge Detection, Canny, Image Segmentation, Image Processing.
Abstrak- Penelitian ini membahas pengenalan pola menggunakan metode deteksi tepi Sobel dan Canny. Fokus utama penelitian ini adalah pada deteksi tepi objek dalam citra, yang penting dalam mengekstraksi ciri dan melakukan segmentasi citra. Metode deteksi  tepi  Sobel  dan  Canny  terbukti  efektif  dalam  pengenalan  pola  sebelumnya.  Penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  data menggunakan metode Sobel, latihan dan pengujian model pengenalan pola, serta eksperimen untuk menentukan rasio data latih dan data uji yang optimal. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode deteksi tepi Sobel dengan jarak Euclidean dan nilai k optimal memberikan akurasi tinggi dalam pengenalan pola. Namun, penting juga mempertimbangkan penggunaan metode deteksi tepi Canny sebagai alternatif. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan metode pengenalan pola yang dapat diterapkan dalam pengenalan jenis mobil yang beragam dan terus berkembang.
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Canny, Segmentasi Citra, Pengolahan Citra.

## 1. Pendahuluan
Faktor  kunci  dalam  mengekstraksi  ciri  adalah kemampuan  mendeteksi  keberadaan  tepi  (edge)  dari objek di dalam citra. Setelah tepi objek diketahui, langkah lanjutnya  dalam  analisis  citra  adalah  segmentasi,  yaitu mereduksi  citra  menjadi  objek  atau  region,  misalnya memisahkan  objek-objek  yang  berbeda  dengan mengekstraksi  batas-batas  objek  (boundary).  Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk  segmentasi  dan  identifikasi  objek  di  dalam  citra. Segmentasi  citra  merupakan  proses  pengambilan informasi  dari  citra  dalam  pencarian  citra  yang  serupa seperti  warna.  Warna  dapat  dijadikan  input  dalam penggambaran  daerah  yang  diinginkan  (Region  of Interest) melalui proses deteksi warna dan tracking warna, sehingga  dapat  dilakukan  pengambilan  gambar  dalam bentuk  tertentu.  Peningkatan  kualitas  citra  bertujuan
menghasilkan  citra  dengan  kualitas  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  citra  semula[1].    Pengenalan  pola menggunakan  metode  deteksi  tepi  sobel  dan  metode canny  sudah  banyak  dijadikan  sebagai  penelitian  untuk menyelesaikan  suatu  kasus.  Banyaknya  kasus  dan permasalahan yang diangkat untuk diteliti membuat ilmu penerapan metode deteksi tepi sobel dan metode  canny semakin berkembang  secara pesat. Salah satu  penelitian yang  pernah  dilakukan  oleh  Irvan  Faturrahman,  dkk. Pengenalan  Pola  Huruf  Hijaiyah  Khat  Kufi  Dengan Metode  Deteksi  Tepi  Sobel  Berbasis  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation, Alur proses secara keseluruahan terlebih  dahulu  dilakukan  pra-proses  citra,  melakukan pembelajaran  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  dan melakukan  pengenalan  pola.  Tahapan  pra-proses  citra yang dilakukan yaitu akuisisi citra, scaling dan grayscale,

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
deteksi tepi, thresholding, dilasi dan selanjutnya matriks hasil  dilasi  disimpan  di  sebuah  folder  penyimpanan. Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma backpropagation  menggunakan  8  skenario  pelatihan dengan  paramater  epoch  1000,  3000,  5000,  dan  10000 serta  learning  rate  0.01,  0.05,  0.1,  0.5.  Berdasarkan skenario pelatihan yang telah dilakukan didapatkan hasil maksimal  pada  skenario  E4  dengan  tingkat  akurasi 100%[2].  Deteksi  tepi  adalah  seperangkat  metode matematis  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  titik- titik  dalam  citra  digital  dimana  warna  kecerahannya mengalami  perubahan  secara  drastis  atau  tingkat kecerahannya  berbeda[3].  Deteksi  tepi  berfungsi  untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra. Tepian dapat dipandang sebagai lokasi  piksel  (pixel  location)  dimana  terdapat  nilai perbedaan  intensitas  citra  secara  ekstrem.  Sebuah  edge detector  bekerja  dengan  cara  mengidentifikasi  dan menonjolkan lokasi-lokasi piksel yang memiliki karakter tersebut[4]. Dengan  terus  berkembangnya  jenis-jenis mobil  seiring  bertambahnya  tahun  ketahun  membuat beberapa  orang  tidak  mengenali  beberapa  mobil  jenis baru  ataupun  jenis  lama[5].  Berdasarkan  permasalahan tersebut pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem pengenalan pola menggunakan metode deteksi tepi sobel dan metode canny.

## 2. Metodologi
Penelitian ini menggunakan metode pengolahan citra, yaitu  Metode  Sobel[6].  Deteksi  tepi  akan  menghasilkan nilai  tinggi  apabila  ditemukan  tepi  dan  nilai  rendah  jika sebaliknya.  Pelacakan  tepi  merupakan  operasi  untuk menemukan  perubahan  intensitas  lokal  yang  berbeda dalam sebuah citra[7]. Deteksi tepi merupakan salah satu operasi dasar dari pemrosesan citra[8]. Deteksi tepi pada gambar  adalah  proses  yang  menghasilkan  tepi  objek gambar  yang  memiliki  tujuan  untuk  menandai  bagian yang menjadi gambar detail agar bias memperbaiki detail gambar yang kabur yang terjadi karena adanya kesalahan. Menurut[9]  Deteksi  tepi  menghasilkan  gambar  seperti gambar  gambar,  yang  menyoroti  perubahan  intensitas. Secara umum batas batas benda cenderung menghasilkan perubahan  mendadak  dalam  intensitas  gambar[4].  Pada Gambar  1  dapat  dilihat  proses  bagaimana  tepi  sebuah gambar diperoleh. Dan gambar 2 merupakan flowchart dari metode penelitian.
Gambar 1. Proses Deteksi Tepi
Berdasarkan  prinsip  prinsip  filter  pada  citra  maka  tepi suatu  gambar  dapat  diperoleh  menggunakan High  Pass Filter  (HPF) ,  yang  mempunyai  karakteristik  sebagai berikut:
Σ Σ 𝑦 𝑥 𝐻(𝑥, 𝑦) = 0
Gambar 2. Flowchart Pengenalan Pola Tipe Mobil Flowchart  gambar  2.  merupakan  proses  pengenalan pola untuk tipe mobil menggunakan metode deteksi tepi sobel.  Langkah  pertama  adalah  input  dataset  yang  akan digunakan  sebagai  data  training  dan  testing.  Kemudian, dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan  operator  sobel  dan detector  canny  yaitu  proses  dimana  data  diolah  untuk mengidentifikasi fitur yang paling relevan dan signifikan dalam  dataset.  Ekstraksi  Fitur  yang  digunakan  adalah Information  Gain   salah  satu  algoritma  dari  metode seleksi  fitur,  mampu  menghasilkan  fitur  yang  paling dipilih  dalam  waktu  yang  efisien  serta  dapat meningkatkan kinerja klasifikator. Ekstraksi fitur deteksi tepi  menggunakan  operator  Sobel  dan  detektor  Canny adalah  teknik  dalam  pengolahan  citra  yang  bertujuan untuk  mengidentifikasi  batas-batas  objek  dalam  sebuah gambar.  Operator  Sobel  digunakan  untuk  menghitung gradien citra dalam sumbu x dan y, sementara detektor Canny  digunakan  untuk  menyempurnakan  hasil  deteksi tepi.  Prosesnya  dimulai  dengan  memuat  gambar  dan mengubahnya  menjadi  citra  grayscale.  Kemudian, operator  Sobel  diterapkan  pada  citra  grayscale  untuk menghitung  gradien  dalam  kedua  sumbu.  Gradien tersebut  digabungkan  menggunakan  rumus  Euclidean untuk  mendapatkan  magnitudo  gradien.  Selanjutnya, magnitudo  gradien  dinormalisasi  dan  detektor  Canny diterapkan  pada  citra  tersebut  untuk  memperbaiki  hasil deteksi tepi. Dan kemudian hasil deteksi tepi ditampilkan dengan menampilkan gambar asli dan citra hasil deteksi tepi.  Nilai  threshold  pada  detektor  Canny  dapat  diatur untuk  mengontrol  sensitivitas  deteksi  tepi  sesuai
kebutuhan. Dengan demikian, ekstraksi fitur deteksi tepi menggunakan operator Sobel dan detektor Canny dapat membantu dalam analisis dan pemrosesan gambar untuk aplikasi pengolahan citra.
Selanjutnya,  membagi  menjadi  data  training  dan testing.  Model  machine  learning  akan  dilatih  dengan menggunakan  data  training  dan  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  input.  Selain  itu,  model  machine learning  dievaluasi  menggunakan  data  testing  untuk mengevaluasi  performa  model.  Dan  model  dihitung dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  label sebenarnya  pada  data  testing  untuk  mendapatkan  nilai akurasi.  Model  machine  learning  yang  telah  dilatih  dan disimpan akan digunakan untuk memprediksi label atau kategori  dari  data  input  yang  baru  dan  belum  pernah dilihat oleh model sebelumnya. Metode machine learning yang  digunakan  adalah  metode  K-Nearest  Neighbors (KNN). Prinsip kerja KNN adalah mencari jarak terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K  tetangga (neighbor)  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Tujuan algoritma  KNN  adalah  mengklasifikasikan  obyek  baru berdasarkan  atribut  dan  training  sample.  Clasifier  tidak menggunakan  model  apapun  untuk  dicocokkan  dan hanya  berdasarkan  pada  memori.  Algoritma  metode KNN  sangatlah  sederhana,  bekerja  berdasarkan  jarak terpendek  dari  query  instance  ke  training  sample  untuk menentukan  KNN-nya.  KNN  memiliki  beberapa kelebihan,  diantaranya  tanggung  terhadap  training  data yang  memiliki  banyak  noise,  efektif  digunakan  apabila training datanya tergolong besar [10]. Metode pengukuran jarak yang digunakan dalam KNN di penelitian ini adalah adalah Metode Manhattan Distance. Manhattan Distance adalah  pengukuran  similarity/kemiripan  yang  paling cocok angka yang natural atau dengan data yang bersifat kuantitatif  [11].  Manhattan  distance  digunakan  untuk mengambil  kasus  yang  cocok  dari  basis  kasus  dengan menghitung jumlah bobot absolute dari perbedaan antara kasus yang sekarang dan kasus yang lain [12].

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan metode  sobel  ,  pengumpulan  data  dilakukan  agar  data tersebut dapat diolah sebelum proses pembutan sistem. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data publik yang bersumber dari google.com yang berjumlah 200 data, yang terdiri dari 50 data per kendaraan dengan format  JPG  File  yang  dijadikan  sebagai  data  penelitian, dataset  tersebut  dikatakan  public  karena  tersedia  untuk umum  dan  dapat  diakses  oleh  siapa  saja  tanpa  Batasan tertentu.

## 1. Studi pustaka
Citra  merupakan  istilah  lain  dari  gambar  yang merupakan  komponen  multimedia  yang  memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra  mempunyai  karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh data teks, yaitu kaya akan informasi. Citra digital adalah citra  hasil  digitalisasi  citra  kontinu  (analog).  Tujuan dibuatnya  citra  digital  adalah  agar  citra  tersebut  dapat diolah  menggunakan  komputer  atau  piranti  digital[6].
Peningkatan  mutu  citra  dilakukan  untuk  memperoleh keindahan citra yang akan digunakan untuk kepentingan analisis citra.
Gambar 3. Citra Asli Diambil dari Google
2. Deteksi Tepi
Tepi( edge )  adalah  perubahan  nilai  intesitas  derajat keabuan yang cepat atau tiba-tiba(besar) dalam jarak yang singkat[4].  Sedangkan  deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi- tepi  dari  obyek-obyek  citra,  tujuannya  adalah  untuk menandai  bagian  yang  menjadi  detail  citra  supaya memperbaiki  detail  dari  citra  yang  kabur  yang  terjadi karena  error  atau  adanya  efek  dari  proses  akuisisi  citra Suatu titik (x, y) dikatakan sebagai tepi bila titik tersebut mempunyai perbedaan nilai piksel yang tinggi dengan nilai piksel tetangganya[6]. Pada tahap ini menjelaskan tentang proses deteksi tepi dimulai dari Citra Awal, Vertical Sobel Filter, Horizontal Sobel Filter, Gradient Amplitude
Gambar 4. Proses Deteksi Tepi

## B. Metode Sobel
Metode  Sobel  merupakan  pengembangan  metode Robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk  membangkitkan  HPF[6].  Keuntungan  Sobel  dari metode ini adalah kemampuan mengurangi noise sebelum melakukan  perhitungan  deteksi  tepi.  Sobeloperator menggunakan operator kernel gradient 3x3[4]. Sementara itu[13]  menyatakan  metode  Sobel  deteksi  tepi  untuk
segmentasi gambar menemukan tepi menggunakan Sobel approximation ke derivatif, karena mendahului tepi pada titik-titik di mana gradient tertinggi.
1 2 1 0 0 0
-1  -2  -1
1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1
( a ) ( b )
𝑠 𝑥 [ −1 0 1 −2 0 2
−1 0 1 ] 𝑠 𝑥 [ −1 −2 −1 0 0 0 1 2
1 ] [14] 𝐺 𝑥 = [𝑓(𝑖 − 1, 𝑗 − 1) + 2𝑓(𝑖 − 1, 𝑗) + 𝑓(𝑖 − 1, 𝑗 + 1)] − [𝑓(𝑖 − 1, 𝑗 − 1) + 2𝑓(𝑖, 𝑗 − 1) + 𝑓(𝑖 + 1, 𝑗 − 1)] 𝐺 𝑦 = [𝑓(𝑖 − 1, 𝑗 − 1) + 2𝑓(𝑖, 𝑗 − 1) + 𝑓(𝑖 + 1, 𝑗 − 1)] −
[𝑓(𝑖 − 1, 𝑗 + 1) + 2𝑓(𝑖, 𝑗 + 1) + 𝑓(𝑖 + 1, 𝑗 + 1)]
𝐺 [𝑓(𝑥, 𝑦)] = √𝐺 𝑥 2 + 𝐺 𝑦 2 [9]
Dari susunan nilai-nilai pembobotan pada jendela juga terlihat  bahwa  perhitungan  terhadap  gradien  juga merupakan  gabungan  dari  posisi  horizontal  dan  posisi vertical.[15]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Percobaan  dilakukan  percobaan  pada  variasi  rasio data latih dan uj i . A. Percobaan dengan variasi rasio data Penggunaan rasio jumlah data latih dan data uji pada pembuatan  model,  akan  menghasilkan  performa  yang berbeda[16], untuk itu perlu dilakukan percobaan dengan menggunakan  rasio  jumlah  data  latih  dan  data  uji  yang berbeda-beda.  Dari  rasio  terbaik  yang  didapatkan,  akan digunakan sebagai model pengujian selanjutnya[17] .
Tabel  I  merupakan  hasil  percobaan  yang  dilakukan dengan menggunakan variasi rasio jumlah data latih dan data  uji.  Data  latih  yang  digunakan  minimal  harus sejumlah  data  uji,  sehingga  rasio  data  latih  dan  data  uji yang digunakan yaitu 90:10, 80:20, 70:30, 60:40 dan 50:50. Pada Tabel I KNN menggunakan jarak euclidean, dengan jumlah k dari 1 hingga 9.
Tabel 1 KNN Jarak euclidean Rasio 9:1 Rasio = 9 : 1 k Acc Prec Rec Time Excecute 1 0.600000 0.619048 0.60000 0.008002 2 0.6 0.619048 0.6 0.015998 3 0.7 0.708333 0.7 0.665575 4 0.6 0.6 0.6 0 5 0.5 0.5 0.5 0 6 0.7 0.8125 0.7 0 7 0.7 0.708333 0.7 0.007997 8 0.8 0.857143 0.8 0 9 0.8 0.857143 0.8 0
Dalam  pengujian  pertama,  model  memiliki  tingkat akurasi  yang  bervariasi  antara  0.5  hingga  0.8.  Ini menunjukkan bahwa model mampu melakukan prediksi dengan tingkat keakuratan yang berbeda-beda tergantung pada  pengujian  tertentu.  Meskipun  beberapa  pengujian menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dengan  akurasi yang  lebih  tinggi,  masih  ada  ruang  untuk  peningkatan
performa  model.  Tingkat  presisi  juga  bervariasi  dalam rentang  0.6  hingga  0.857,  sementara  tingkat  recall  tetap konsisten  di  sekitar  0.6  hingga  0.8.  Ini  menunjukkan bahwa  model  cenderung  memberikan  hasil  positif  yang benar dengan baik, tetapi mungkin mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi sebagian contoh positif.
Tabel 2 KNN Jarak euclidean Rasio 8:2 Rasio = 8 : 2 k Acc Prec Rec Time Execute
1 0.6 0.666667 0.626263 0.016075 2 0.5 0.494949 0.494949 0 3 0.55 0.5625 0.560606 0 4 0.55 0.55 0.550505 0.007024 5 0.5 0.516484 0.515152 0.003017 6 0.5 0.466667 0.474747 0.002003 7 0.65 0.645833 0.641414 0.00093 8 0.7 0.703297 0.686869 0.001021 9 0.6 0.626374 0.616162 0.002534
Dalam  pengujian  kedua,  model  memiliki  tingkat akurasi  yang  bervariasi  antara  0.5  hingga  0.7.  Performa model  ini  menunjukkan  tingkat  prediksi  yang  relatif rendah  hingga  sedang  dalam  mengklasifikasikan  data. Tingkat  presisi  berkisar  antara  0.466  hingga  0.703, sementara  tingkat  recall  berkisar  antara  0.474  hingga
0.686.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  variasi dalam kemampuan untuk memberikan hasil prediksi yang tepat  dan  mengenali  contoh  positif  dengan  benar. Beberapa pengujian menunjukkan presisi dan recall yang lebih  baik  daripada  yang  lain,  tetapi  masih  ada  ruang untuk perbaikan.
Tabel 3 KNN Jarak euclidean Rasio 7:3 Rasio = 7 : 3 k Acc Prec Rec Time Execute 1 0.6 0.625 0.611607 0.189071 2 0.533333 0.525 0.522321 0.007041 3 0.566667 0.58134 0.575893 0.000999 4 0.533333 0.53125 0.53125 0.001998 5 0.466667 0.472222 0.473214 0.001523 6 0.5 0.475155 0.482143 0.002028 7 0.533333 0.55 0.544643 0.00152 8 0.466667 0.46875 0.46875 0.003018 9 0.433333 0.436508 0.446429 0.001575
Berdasarkan  hasil  pengujian  ketiga,  model  memiliki tingkat  akurasi  yang  bervariasi  antara  0.433  hingga  0.6. Performa  model  ini  menunjukkan  tingkat  prediksi  yang umumnya rendah hingga sedang dalam mengklasifikasikan data.
Tingkat  presisi  berkisar  antara  0.436  hingga  0.625, sementara  tingkat  recall  berkisar  antara  0.446  hingga
0.611.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  variasi dalam kemampuan untuk memberikan hasil prediksi yang tepat  dan  mengenali  contoh  positif  dengan  benar. Beberapa pengujian menunjukkan presisi dan recall yang lebih  baik  daripada  yang  lain,  tetapi  masih  ada  ruang untuk perbaikan.
Tabel 4 KNN Jarak euclidean Rasio 6:4 Rasio 6:4 k Acc Prec Rec Time Excecute 1 0.641026 0.672857 0.661765 0.001009 2 0.589744 0.582888 0.582888 0.001999 3 0.615385 0.6375 0.632353 0.000999 4 0.589744 0.582888 0.582888 0.003011
5 0.487179 0.513889 0.512032 0.001999 6 0.538462 0.530749 0.530749 0.002004 7 0.564103 0.596154 0.586898 0.002002 8 0.461538 0.463158 0.462567 0.000998 9 0.384615 0.363636 0.427807 0.001007
Hasil  pengujian  keempat  menunjukkan  bahwa  model memiliki  akurasi  yang  bervariasi  antara  0.384  hingga 0.641. Hasil ini mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat prediksi yang bervariasi dalam mengklasifikasikan data.
Tingkat  presisi  berkisar  antara  0.363  hingga  0.672, sementara  tingkat  recall  berkisar  antara  0.428  hingga 0.662. Ini menunjukkan variasi dalam kemampuan model untuk  memberikan  hasil  prediksi  yang  tepat  dan mengenali  contoh  positif  dengan  benar.  Terdapat perbedaan antara presisi dan recall di setiap pengujian.
Tabel 5 KNN Jarak euclidean Rasio 5:5 Rasio = 5 : 5 k Acc Prec Rec Time Excecute 1 0.55102 0.536842 0.535714 0.003331 2 0.55102 0.536842 0.535714 0 3 0.591837 0.608621 0.607143 0 4 0.591837 0.583333 0.583333 0 5 0.489796 0.520588 0.517857 0.001277 6 0.510204 0.505853 0.505952 0.002071 7 0.428571 0.461111 0.488095 0.002111 8 0.44898 0.490278 0.494048 0.001009 9 0.44898 0.71875 0.517857 0.001803
Dalam pengujian yang dilakukan, model memiliki tingkat akurasi yang bervariasi antara  0.429 hingga 0.592. Hasil ini menunjukkan variasi dalam kemampuan model untuk memprediksi dengan benar.
Tingkat  presisi  berkisar  antara  0.505  hingga  0.719, sementara  tingkat  recall  berkisar  antara  0.536  hingga
0.607. Hasil ini menunjukkan variasi dalam kemampuan model  untuk  memberikan  prediksi  yang  tepat  dan mengenali  contoh  positif  dengan  benar.  Beberapa pengujian menunjukkan presisi dan recall yang lebih baik daripada  yang  lain,  namun  ada  pula  pengujian  yang menunjukkan performa yang lebih rendah.
B. Hasil Uji Test Real Time dengan SSD Multibox Hasil  Pengujian  sistem  deteksi  jenis  mobil  ini  dapat  di implementasikan  dengan  Aplikasi  Visual  Studio  Code berbasis GUI untuk mendeteksi objek jenis mobil yang ada di dalam gambar dengan Metode Sobel dengan Canny Edge  Detector.  Kami  memfilter  gambar  dengan  jenis kendaraan  yang  memenuhi  kondisi  pencahayaan  yang kompleks,  kemudian  menambahkan  keterangan  jenis kendaraan  dengan  memberi  label,dan  terakhir,membuat
kumpulan  data  logo  kendaraan  yang  memiliki pencahayaan yang kompleks.
Berikut  Contoh  Pendeteksian  keluaran  Metode  Sobel dengan Canny Edge Detector.
Gambar 5. Deteksi Realtime

## 4. Kesimpulan
Penelitian yang telah dilakukan menggunakan analisis deteksi  tepi  untuk  mengidentifikasi  jenis  mobil.Dalam penelitian  tersebut,  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan rasio 5:5 dan 9:1 untuk memperoleh hasil akurasi  deteksi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa percobaan dengan rasio 5:5 memiliki persentase akurasi terendah,  yaitu  sebesar  0.591837  atau  59%,  sedangkan percobaan  dengan  rasio  9:1  memiliki  hasil  akurasi tertinggi, yaitu sebesar 0.857143 atau 85%.
5. Daftar Pustaka
[1] A. S. R. Sinaga, “Implementasi Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 48 – 51, 2017.
[2] I.  Faturrahman,  “Pengenalan  Pola  Huruf  Hijaiyah
Khat  Kufi  Dengan  Metode Deteksi Tepi Sobel Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 37 – 46, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i1.6262.
[3] A.  S.  Anas  and  A.  Rizal,  “Detek si  Tepi  Dalam Pengolahan  Citra  Digital,” Semin.  Nas.  TIK  dan Ilmu Sos. , vol. 2, no. x, pp. 1 – 6, 2017.
[4] Y.  T.  Rada,  “Pengenalan  Pola  Pada  Fisik  Mobil Menggunakan  Persamaan  Diferensial  Deteksi Tepi (Edge Detection),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  57 – 60,  2018,  doi: 10.32736/sisfokom.v7i1.303.
[5]  B. Friedman and P. Kahn, Human Computer Interaction Handbook . 2012.
[6]  P.  Teguh,  K.  Putra,  N.  Kadek,  and  A.  Wirdiani, “Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Tepi  Untuk Membandingkan  Metode  Sobel,  Robert  dan Canny,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad. Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 253 – 261, 2014.
[7] B.  Sitohang  and  A.  Sindar,  “Analisis  Dan Perbandingan  Metode  Sobel  Edge  Detection Dan  Prewit  Pada  Deteksi  Tepi  Citra  Daun Srilangka,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3,  no.  3,  pp.  314 – 322,  2020,  doi:
10.32672/jnkti.v3i3.2511.
[8] R. Wahyusari, “Pemanfaatan Mathematical
Morphology Untuk Deteksi Tepi Batik,” Simetris
J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 389 – 392, 2017, doi:
10.24176/simet.v8i1.1027.
[9]  B.  Poornima,  Y.  Ramadevi,  and  T.  Sridevi, “Threshold  Based  Edge  Detection  Algorithm,” Int.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  400 – 403, 2011, doi: 10.7763/ijet.2011.v3.260.
[10] Jumaidi,  “Sistem  Pendukung  Kep utusan  Untuk Menentukan,” J. Istek , vol. VI, no. 1, pp. 40 – 42, 2013.
[11]  B.  S.  Khoiriya  Latifah,  Abdul  Rochim,
“ Identifikasi Serat Bambu Menggunakan Ekstraksi Ciri Statistik antar serat yaitu lignin dan diameter  serat  bambu  yang  makin  tinggi menyebabkan  b atang,”  vol.  12,  no.  2,  pp.  8– 13,
2019.
[12] F.  N.  Rilwanu,  H.  Taufikurachman,  D.  Faris Huwaidi,  R.  Perangkat  Lunak,  and  K.  Daerah Cibiru,  “Penerapan  Algoritma  K -Nearest Neighbor  untuk  Mendeteksi  Diabetes  Berbasis Web  Application,” J.  Softw.  Eng.  Inf.  Commun. Technol. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  145 – 152,  2022,  doi: 10.13140/RG.2.2.14361.34400.
[13] M. . M.Radha, “Edge Detection Techniques for,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 259 – 267, 2011.
[14] L.  P.  Varoslavskiy, Digital  Image  Processing. ,  vol.
31 – 32, no. 11. 1977.
[15] L.  T.  Informatika  and  F.  T.  Industri,  “Deteksi tepi  merupakan  sebuah  proses  di  mana  proses tersebut  berfungsi  untuk  mendeteksi  garis  tepi yang membatasi dua wilayah citra . Saat ini telah banyak operator- operator yang dapat digunakan dalam pembuatan deteksi tepi , contohnya adalah operator Ro,” pp. 1– 28.
[16] V. S. R. and B. R. R. Medar, “Impact of Training and  Testing  Data  Splits  on  Accuracy  of  Time Series  Forecasting  in  Machine  Learning,” Int. Conf. Comput. Commun. Control Autom. , 2017.
[17] F.  Bimantoro,  A.  Aranta,  G.  S.  Nugraha,  R. Dwiyansaputra, and A. Y. Husodo, “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Bima menggunakan Ciri Tekstur dan KNN,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  60 – 67,  2021,  doi:
10.29303/jcosine.v5i1.387.