https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sylog

## APLIKASI KAMERA CERDAS UNTUK DETEKSI KENDARAAN MENGGUNAKAN LIBRARY TENSORFLOW
SY. Zakia Mutianniza 1* , Untung Suwardoyo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Parepare, Indonesia szkiaa1@gmail.com , untungsuwardoyo@gmail.com InformasiArtikel ABSTRACT Riwayat Artikel: Dikirim Author : 22-09-2023 Diterima Redaksi : 22-09-2023 Revisi Reviewer : 22-09-2023 Diterbitkan online : 25-09-2023 In this digital era, technological developments regarding image processing are developing very rapidly, many new discoveries and developments are occurring, one of which is AI (Artificial Intelligence). One form of implementing AI is used as a smart camera to detect objects. This research takes vehicles as objects to be detected by using the tensorflow library which  is  widely  known  as  a  machine  learning  framework  for  developing  and  training various  models  in  machine  learning.  This  research  uses  the  type  of  research  and development  or research  and development (R&D). This research produces applications that can detect several types of vehicles such as cars, motorcycles, buses, and trucks. The application will display a bounding box with a vehicle type description label when the detected object is one of the vehicle types registered in the system, whereas if the detected object  is  not  a  vehicle  then  a  bounding  box  will  appear  with  the  description  "Not  a Vehicle".  This  application  has  been  tested  on  several  vehicle  objects  with  a  real-time detection system.
Keywords:
Machine Learning; Tensorflow; Detection; Vehicles

## ABSTRAK
Kata kunci : Pembelajaran Mesin; Tensorflow; Deteksi; Kendaraan
Di era digital ini, perkembangan teknologi tentang pengolahan citra berkembang sangat  pesat,  banyak  penemuan  baru  dan  perkembangan  yang  terjadi,  salah satunya  adalah  AI (Artificial  Intelligence )  atau  Kecerdasan  Buatan.  Salah  satu bentuk  pengimplementasian  AI  digunakan  sebagai  kamera  cerdas  untuk mendeteksi objek. Penelitian ini mengambil kendaraan sebagai objek yang akan dideteksi  dengan  menggunakan library tensorflow yang  sudah  banyak  dikenal sebagai sebuah framework machine learning untuk mengembangkan dan melatih berbagai model yang ada di machine learning . Penelitian ini menggunakan jenis penelitian dan pengembangan atau research and development (R&D). Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang dapat mendeteksi beberapa jenis kendaraan seperti mobil,  motor,  bus,  dan truk. Aplikasi akan menampilkan bounding box dengan label keterangan jenis kendaraan saat objek yang terdeteksi merupakan salah satu dari  jenis  kendaraan  yang  terdaftar  pada  sistem,  sedangkan  jika  objek  yang terdeteksi  bukanlah  kendaraan  maka  akan  muncul bounding  box dengan keterangan  “Bukan  Kendaraan”.  Aplikasi  ini  sudah  diuji  pada  beberapa  objek kendaraan dengan system pendeteksian secara realtime .
PenulisKorespondensi:
SY. Zakia Mutianniza, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Parepare, Jl. Jendral Ahmad Yani KM.6 Kota, Parepare,Indonesia Email: szkiaa1@gmail.com
This is an open access article under the CC BY-SA license.
I.

## P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada saat ini sudah sangat berkembang  pesat,  berbagai  penemuan  baru diberbagai bidang membuat banyak sekali perubahan
yang  sangat  membantu  manusia  dalam  melaksanakan kehidupan  sehari-harinya.  Ada  begitu  banyak perkembangan  teknologi  saat  ini,  salah  satunya  adalah AI( Artificial Intelligence ).  AI  atau  kecerdasan  buatan
adalah  bidang  ilmu  komputer  dan  teknik  yang berkaitan  dengan  pemahaman  komputasi  dari  apa yang  biasa  disebut  perilaku  cerdas,  dan  dengan penciptaan  artefak  yang  menunjukkan  perilaku tersebut  (Morales,  2020).  AI  adalah  teknologi  yang tumbuh  dengan  kecepatan  tinggi  dan  mendapatkan lebih banyak perhatian setiap tahun. [11] Salah  satu bentuk  pengimplementasian  AI  adalah  digunakan sebagai  kamera  cerdas  untuk  mendeteksi  objek, seperti wajah manusia, jenis hewan, jenis kendaraan dan berbagai macam objek lainnya. AI  sebagai  pendeteksi  objek  memang  sudah  sangat banyak  digunakan,  terlebih  saat  ini,  majunya  ilmu teknologi tentang pengolahan citra untuk mempermudah  pengolahan  dengan  komputer  atau perkakas  digital  dan  meningkatkan  kualitas  citra supaya  mudah  dipahami  oleh  manusia  atau  mesin yang  kemudian Image Processing akan  mendeteksi kendaraan sebagai objek[7]. Majunya ilmu teknologi tentang pengolahan citra saat ini memang membawa pengaruh besar.  Pengolahan citra  merupakan  salah  satu  jenis  teknologi  untuk menyelesaikan  masalah  mengenai  pemrosesan gambar.  Dalam  pengolahan  citra,  gambar  diolah sedemikian  rupa  sehingga  gambar  tersebut  dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut[2]. Kamera  cerdas  untuk  mendeteksi  kendaraan sebenarnya sudah ada diciptakan sebelum tugas akhir ini  dikerjakan,  namun  pada  tugas  akhir  ini,  kamera cerdas  untuk  mendeteksi  kendaraan  menggunakan tensorflow sebagai library yang  akan  digunakan sebagai  pembeda  dari  penelitian  sebelumnya, tensorflow sudah  banyak  dikenal  sebagai  sebuah framework  deep  learning dan  juga  salah  satu library untuk data science yang bersifat free open source yang dikembangkan  oleh  para  peneliti  dari  tim  Google untuk  tujuan  melakukan  pembelajaran  mesin  dan penelitian jaringan syaraf dalam[3].
Tujuan  studi  ini  adalah  membuat  sebuah  program yang  mampu  melakuakn  deteksi  jenis  kendaraan secara realtime dan mampu mendeteksi lebih  dari 1 jenis  kendaraan  secara  bersamaan  dengan  tingkat keakuransian tinggi.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi dan Waktu Penelitian
Kegiatan  Penelitian  dilakukan  dalam  waktu  2  (dua) bulan di Universitas Muhammadiyah Parepare.

## B. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode penelitian  pengembangan  atau research  and development . Research  and  Development (R&D)  adalah
method penelitian bertujuan dipakai untuk menghasilkan dan  menguji  keefektifan  produk  atau  perangkat  lunak tersebut[4].

## C. Teknik Pengumpulan Data
Adapun  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan tugas akhir ini yaitu sebagai berikut:
1) Studi Kepustakaan ( Library Research ) Melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  membaca beberapa  literatur  /buku-buku  yang  mendukung  dan berhubungan  dengan  penelitian.  Pelaksanaan  dimulai dari  tahap  pengumpulan  data,  perancangan  system ( desain ),  pembuatan  program,  uji  program  ( testing ), hingga penyusunan laporan[5].
2) Metode Konsultasi Melukakan  konsultasi  dengan  pihak-pihak  yang mengetahui  lebih  banyak  mengenai  hal-hal  yang berhubungan dengan skripsi terutama dosen pembimbing[6].
D. Rancangan Sistem User Tampilan Aplikasi Tekan Tombol "Mulai Memindai" Arahkan Kamera ke Objek Mendeteksi Objek Menampilkan Hasil Deteksi Gambar 1 Rancangan Sistem

## Tabel 2 Penjelasan Sistem
Nama Use Case Deskripsi Use Case Tampilan aplikasi Merupakan proses masuk aplikasi dan menampilkan tampilan awal aplikasi. Tekan Tombol “Mulai Memindai” Merupakan  tombol  untuk  berpindah ke  halaman  kamera  untuk  mulai memindai objek. Arahkan  Kamera ke Objek Merupakan  proses  mulai  memindai dan mendeteksi objek.
Mendeteksi Objek Merupakan  proses  untuk  mulai mendeteksi objek yang disorot. Menampilkan Hasil Deteksi Merupakan proses untuk melihat hasil deteksi yang disorot.

## E. Alat dan Bahan Penelitian
Untuk  melakukan  penelitian  ini,  maka  harus menyiapkan  alat  dan  bahan  penelitian  untuk membantu proses penelitian. Adapun alat dan bahan yang diperlukan adalah sebagai berikut:
1) Alat
a. Hardware (Perangkat Keras)
Laptop Asus G752VS dengan processor Core i&- 6700HQ  CPU  @2.60Hz,  memory 48GB, Harddisk
1TB.
b. Software (Perangkat Lunak)
Android Studio, Java
2) Bahan Penelitian
Library Tensorflow Lite, Bahasa pemrograman Kotlin.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dibahas  adalah  hasil  dari program  yang  telah  dirancang  dan  dibuat  untuk mendeteksi  jenis  kendaraan:  mobil,  motor,  bus  dan truk. Pembahasan dilakukan mulai dari system yang berhasil  mendeteksi  jenis  kendaraan,  hingga bagaimana  system  gagal  untuk  mendeteksi  jenis kendaraan dan penyebabnya.
A. Hasil Pendeteksian Berhasil
1) Tampilan awal aplikasi

## Gambar 3 Tampilan awal aplikasi
Pada gambar 2 tampilan awal aplikasi begitu user membuka aplikasinya.
2) Halaman Kamera

## Gambar 4 Tampilan halaman kamera
Pada gambar 3 begitu user menekan tombol “Mulai Memindai” pada halaman awal maka aplikasi maka system  akan  langsung  mengarahkan  pada  halaman kamera untuk mulai memindai objek.

## 3) Hasil deteksi mobil

## Gambar 5 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada gambar 4 hasil deteksi mobil dengan bounding box berlabel ‘mobil’ disorot dari arah depan.

## Gambar 6 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada  gambar  5  hasil deteksi mobil dengan bounding box berlabel ‘mobil’ disorot dari samping kiri.

## Gambar 7 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada  gambar  6 hasil deteksi  mobil dengan bounding box berlabel  ‘mobil’  disorot  dari  belakang  samping kiri.

## Gambar 8 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada gambar 8 hasil deteksi mobil dengan bounding box berlabel  ‘mobil’  disorot  dari  belakang  dengan  hasil deteksi tiga mobil.
Gambar 9 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada gambar 9 hasil deteksi mobil dengan bounding box berlabel ‘mobil’ disorot dari arah depan condong ke kiri dengan hasil deteksi dua mobil.

## Gambar 10 Hasil Deteksi Objek Mobil
Pada gambar 10 hasil deteksi mobil dengan bounding box berlabel ‘mobil’ disorot dari arah belakang dengan hasil  deteksi  dua  mobil  dan  satu  objek  bukan kendaraan.

## Gambar 11 Hasil Deteksi Objek Motor
Pada gambar 10 hasil deteksi motor dengan bounding box berlabel ‘motor’ disorot dari arah yang condong ke kanan.
Gambar 12 Hasil Deteksi Objek Motor
Pada gambar 11 hasil deteksi motor dengan bounding box berlabel ‘motor’ disorot dari arah yang kiri atas.

## Gambar 13 Hasil Deteksi Objek Motor
Pada gambar 12 hasil deteksi motor dengan bounding box berlabel ‘motor’ disorot dari arah kanan.

## Gambar 14 Hasil Deteksi Objek Bus
Pada gambar 13 hasil deteksi bus dengan bounding box berlabel ‘bus disorot dari arah depan.
Gambar 15 Hasil Deteksi Objek Bus
Pada  gambar  14  hasil  deteksi  bus  dengan bounding  box berlabel ‘bus disorot dari arah depan condong ke kanan.

## Gambar 16 Hasil Deteksi Objek Bus
Pada  gambar  15  hasil  deteksi  bus  dengan bounding  box berlabel ‘bus disorot dari arah belakang.
Gambar 17 Hasil Deteksi Objek Truk
Pada  gambar  16  hasil  deteksi  truk  dengan bounding box berlabel ‘truk’ disorot dari arah depan.

## Gambar 18 Hasil Deteksi Objek Truk
Pada  gambar  17  hasil  deteksi  truk  dengan bounding box berlabel ‘truk’ disorot dari arah depan.

## Gambar 19 Hasil Deteksi Objek Mobil dan Motor
Pada  gambar  18  hasil  deteksi  Mobil  dan  Motor dengan bounding  box berlabel  ‘mobil’  dan  ‘motor’ disorot dari arah belakang.
Gambar 20 Hasil Deteksi Objek Bukan Kendaraan
Pada gambar 19 hasil deteksi objek yang bukan dari jenis kendaraan  yang  terdaftar  pada  aplikasi,  terdeteksi dengan bounding box berlabel ‘bukan kendaraan’ disorot dari arah depan.
B. Hasil Pendeteksian Tidak Berhasil
Gambar 21 Hasil Pendeteksian Tidak Berhasil
Pada gambar 20 merupakan contoh terjadi kesalahan pada aplikasi atau error karena  terlalu banyak objek yang  terdeteksi,  akibatnya  aplikasi force  close kemudian  memulai  ulang  dengan  menampilkan tampilan awal aplikasi seperti pada gambar 2. Dari  hasil  pendeteksian  yang  telah  dilakukan sebanyak  18  kali  pada  beberapa  objek.  Ada  17 pendeteksian yang berhasil dan 1 pendeteksian yang gagal  karena  terlalu  banyak  objek  yang  terdeteksi sehingga sistem mengalami kesalahan.
IV. KESIMPULAN
Kesimpulan pada penelitian ini  adalah sistem dapat melakukan  klasifikasi  jenis  kendaraan  berbasis android  menggunakan library tensorflow .  Sistem aplikasi  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai.  Ada sebanyak  18  kali  percobaan  deteksi  berbagai  objek pada aplikasi yang telah dilakukan. Telah dijelaskan pula  kelemahan  dari  system  yang  tidak  mampu mendeteksi  objek  lebih  dari  10  maka  aplikasi  akan force close kemudian memulai ulang.

## REFERENSI
[1] A.  Fahrul,  T.Hidayat,  Djamaludin,  “Sistem  informasi manajemen  pembudidayaan  ikan  lele  menggunakan metode search  and  development ,” jurnal  system  informasi , Vol.08, No. 1, Hlm. 53-58, Mar 2021.
[2] C.  Zurnali,  Wahjono,  “ Artificial  intelligence dalam rekrutmen,” Jurnal  infokam .,  Vol.  XVIII,  hlm.119-124,  Sep 2022.
[3] F.Muwardi, A.Fadlil, “Sistem pengenalan bunga berbasis pengolahan  citra  dan  pengklasifikasian  jarak,” jurnal management system , Vol.3, No.2, Hlm. 12-131, Des 2017.
[4] M.N.Rizal,  R.A.  Nugroho,  D.T.  Nugrahadi,  M.R.Faizal, F.Abadi,  “Implementasi  SSD_RESNET50_VI  untuk penghitung  kendaraan,” jurnal  ilmu  computer ,  Vol.08, NO.2, Hlm 234-243, Jun 2021.
[5] A.  Fahrul,  T.Hidayat,  Djamaludin,  “Sistem  informasi manajemen  pembudidayaan  ikan  lele  menggunakan metode search  and  development ,” jurnal  system  informasi , Vol.08, No. 1, Hlm. 53-58, Mar 2021.
[6] Zulfa.F, Eri.Z. “Implementasi model CNN dan Tensorflow dalam  pendeteksian  jenis  daging  hewan  ternak”, Jurnal teknologi  informasi  dan  terapan ,  Vol.9,  No.1,  Hlm. 1-8,  Jun 2022.
[7] Auric,  Hotma.P.  “Implementasi  aplikasi  e-wallet  untuk UMKM menggunakan metode agile dengan QR code pada tensorflow berbasis android”, Jurnal comasie , Vol. 08, No.1,
Hlm. 119-128, 2023.
[8] Alvin. L,  Joko. L.B,  Bilqis.A, “Deteksi  jenis kendaraan  di jalan menggunakan OpenCV”, Jurnal teknik ITS, Vol.6, No. 2, Hlm. 293-299, 2017.
[9] Mirza.  F,  Indra.  Y,  Somantri,  “Sistem  pendeteksian penyakit  pada  daun  tanaman  singkong  menggunakan deep  learning  dan  tensorflow  berbasis  android”, Indonesian journal on information system , Vol. 7, No.2, Hlm.
176-184, Sep 2022.
[10] Husnibes.  M,  Fachri.  S,  “Sistem  identifikasi  plat  nomor kendaraan menggunakan metode robert filter dan flaming image  berbasis  pengolahan  citra  digital”, Elektronika kendali  telekomunikasi  tenaga  listrik  komputer ,  Vol. 2,  No.2, Hlm. 105-112, 2019.
[11]  Wahyuddin, W., & Hasim, A. (2023). Aplikasi Ekstraksi Data Kartu Vaksin Berbasis Web Menggunakan Metode Ocr. Jurnal Sintaks Logika, 3(2), 53-57.