## Optimasi Mendeteksi Klasifikasi Citra Digital Logo Mobil Indonesia dengan Metode Single Shot Multibox Detector
Dadang Iskandar Mulyana, Muhammad Zikri Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jakarta, Indonesia mahvin2012@gmail.com, muhzikri06@gmail.com
Abstract- The car logo is one of the features that can identify a vehicle. However, many of the intelligent transportation systems are currently under development and do not yet use a car vehicle recognition system as part of a vehicle identification tool. The previous methods, namely the Local Binary Pattern and Random Forest Methods, had low recognition rates for most small vehicle logos and poor performance under complex  environments. The aim of this research is to introduce a unique car logo and to improve detection of car logos in Indonesia. The logo that was later discovered was used to find the car brand in no time. In this study we use the Single Shot Multibox Detector method which  is  known to detect objects running  on the Jupyter Notebook Application. The data used for this research is of a public nature obtained from the Kaggle website dataset source which contains a number of varying images. There are 7 classes of car brands, namely Volkswagen, Hyundai, Lexus, Mercedes, Peugeot, Renault, and Tesla. Data testing in this study obtained 1,240 images for training data and 270 images in the test data category that had been tested and resulted in an evaluation value with the best accuracy value of 98.89% and a loss value of 0.025%.

## Keywords: Logo, Single Shot Multibox Detector, Transportation, Object Detection, Car
Abstrak- Logo kendaraan mobil merupakan salah satu fitur yang dapat mengidentifikasi suatu kendaraan. Namun, banyak dari sistem transportasi cerdas yang saat ini masih dalam pengembangan dan belum menggunakan sistem pengenalan logo kendaraan mobil sebagai bagian dari alat identifikasi kendaraan. Metode sebelumnya yaitu dengan Metode Local Binary Pattern dan Random Forest memiliki tingkat pengenalan yang rendah untuk sebagian besar logo kendaraan kecil dan kinerja yang buruk di bawah lingkungan yang rumit. Tujuanya pada penelitian ini untuk mengenalkan logo mobil yang unik serta untuk meningkatkan akurasi deteksi pada logo mobil di Indonesia. Logo yang terdeteksi kemudian digunakan untuk mengenali merek mobil dalam waktu singkat. Dalam penelitian ini kami menggunakan metode Single Shot Multibox Detector yang dikenal untuk deteksi objek yang berjalan di Aplikasi Jupyter Notebook . Data yang digunakan untuk penelitian ini bersifat publik yang didapat dari sumber dataset website Kaggle yang berisi dari beberapa jumlah gambar yang bervariasi. Terdapat 7 kelas merek mobil yaitu Volkswagen, Hyundai, Lexus, Mercedes, Peugeot, Renault, dan Tesla. Data pengujian pada penelitian ini menadapatkan 1.240 citra untuk kategori data latih dan 270 citra pada kategori data uji yang telah dilakukan pengujian dan menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi terbaik sebesar 98.89% dan nilai loss sebesar 0.025%.
Kata Kunci: Logo, Single Shot Multibox Detector, Transportasi, Deteksi Objek, Mobil

## 1. Pendahuluan
Logo  merupakan  elemen  grafis  yang  berbentuk ideogram,  simbol,  emblem,  ikon,  tanda  yang  digunakan sebagai  lambing  sebuah  brand.  Logo  dapat mencerminkan  wajah,  dan  kepribadian  sebuah  entitas. Selain  itu  logo  merupakan  atribut  utama  brand  yang terlihat secara fisik. Deteksi objek merupakan salah satu teknik  utama  yang  digunakan  untuk  menemukan  objek yang  ada  dalam  gambar  atau  video  tertentu.  Tugas penemuan  objek  menemukan  objek  secara  akurat,
terutama menggunakan pembelajaran mesin dan metode pembelajaran mendalam. Orang mengenali objek dengan melihat  gambar  dan  video.  Kami  menggunakan kecerdasan  komputer  untuk  mencari  kemampuan kognitif  yang  sama.  Deteksi  objek  digunakan  dalam sistem pengawasan video dan banyak area lainnya. Orang  melakukan  deteksi  objek  dengan  menampilkan gambar  dan  video.  Kami  menggunakan  kecerdasan komputer untuk mencari kemampuan kognitif yang sama.

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Deteksi objek digunakan dalam sistem pengawasan video dan banyak area lainnya [1].
Pengenalan logo ditangani menggunakan pencocokan template dan histogram orientasi tepi [2]. Pengumpulan dan klasifikasi  informasi  kendaraan  berbasis  gambar merupakan area penting dari sistem transportasi cerdas. Sebagai  informasi  penting  tentang  kendaraan,  logo mudah dikenali dan sulit diganti.
Mengenali  logo  kendaraan  yang  benar  sangat membantu dalam mengidentifikasi kendaraan. Identifikasi  logo  kendaraan  yang  akurat  dan  cepat memiliki  berbagai  kegunaan  dalam  permintaan kendaraan, pelarian kendaraan, dan aspek lainnya. Oleh karena itu, pengenalan dan klasifikasi logo sangat penting [3].
Transportasi merupakan aspek yang memiliki banyak ruang  untuk  perbaikan  karena  banyaknya  informasi harian tentang jalan. Jika kita dapat menganalisis data ini dan  mengekstrak  informasi  yang  berguna,  banyak masalah lalu lintas akan terpecahkan dan kualitas hidup akan  meningkat.  Selain  itu,  dapat  mengubah  industri transportasi  dalam  waktu  dekat,  dan  kebutuhan  akan detektor kendaraan akan meningkat pesat [4].
Dengan berkembangnya penelitian kecerdasan buatan pada  pengenalan  objek,  teknologi  ini  dapat  membantu mengenali objek pada gambar. Pengenalan objek adalah salah  satu  bidang  visi  komputer. Computer  vision adalah ilmu yang mempelajari bagaimana komputer menganalisis dan melihat objek dalam gambar [5].
Pengenalan  merek  merupakan  topik  yang  sangat menantang dengan banyak aplikasi yang  berguna dalam pengenalan lokalisasi, periklanan, dan pemasaran. Secara tradisional, deteksi logo diselesaikan dengan mendefinisikan  titik-titik  kunci  dan  deskriptor  tekstur yang dikombinasikan dengan pengklasifikasi statistik [6].
Hal ini dapat dilakukan dengan memantau keselarasan antara  plat  nomor  dengan  tanda  pengenal  lain,  seperti salah  satunya  merupakan  merek  yang  ada  pada  logo kendaraan.  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diketahui bahwa pengembangan sistem pengenalan logo kendaraan dapat  lebih  menyempurnakan  dan  menjadikan  sistem yang sudah ada menjadi lebih baik lagi saat ini [7].
A. Single Shot Multibox Detector (SSD) Single  Shot  Multibox  Detector atau  SSD  adalah  nama model  deep  neural  network  yang  didesain  untuk  hanya menggunakan  satu  jaringan  tunggal  untuk  melakukan kedua  tugas  pengenalan  citra  (segmentasi  citra  dan klasifikasi citra) dalam waktu yang bersamaan.
Ide Single  Shot  Multibox  Detector merupakan  untuk menemukan kotak pembatas yang tepat di setiap gambar yang harus dianggap sebagai objek terlebih dahulu, dan kemudian  menggunakan  area  kotak  pembatas  tersebut untuk mengklasifikasikan jenis objek.
SSD  adalah  model  yang  dapat  menggabungkan bagiannya dengan struktur jaringan lain seperti GoogLeNet dan MobileNets menjadi  satu  jaringan  tunggal  dan membuatnya  lebih  cepat  dan  lebih  mudah  untuk menyelesaikan masalah pengenalan gambar baik dari segi posisi objek dalam gambar maupun akurasi dari klasifikasi objek [8].
Algoritma  deteksi  target  SSD  ( Single  Shot  MultiBox Detector ) menggunakan peta fitur multi-skala untuk deteksi dan deteksi konvolusi, menciptakan konsep inti bingkai apriori berdasarkan jaringan konvolusi feedforward , jaringan menghasilkan  ukuran  tetap,  dan  kotak.  Untuk  menilai objek  kategoris  yang  ada  di  dalam  kotak  dan menggunakan metode penekanan non-maksimum untuk mendapatkan hasil tes akhir [9].
B. Vehicle Manufacturer Recognition (VMR)
Vehicle  Manufacturer  Recognition (VMR)  merupakan subjek dengan penelitian yang relatif terbatas di lapangan. Sebagian  besar  pendekatan  mengenai  VMR  yang dijelaskan  dalam  literatur  didasarkan  pada  pengenalan logo kendaraan, yang merupakan indikator yang jelas dari merek mobil [2].
C. Vehicle Logo Recognition (VLR)
Vehicle  Logo  Recognition (VLR)  merupakan  bagian penting  dari  analisis  perilaku  kendaraan  dan  dapat memberikan  informasi  tambahan  untuk  identifikasi kendaraan,  yang  merupakan  topik  penelitian  penting untuk sistem robot.
Dengan  semakin  populernya  sistem  informasi pemantauan  lalu  lintas  dalam  beberapa  tahun  terakhir, teknologi identifikasi kendaraan visual telah berkembang pesat dan telah menjadi fokus penelitian di bidang sistem robot.  Metode Vehicle  Logo  Recognition (VLR)  yang diusulkan menggunakan kumpulan data logo kendaraan umum dan dikumpulkan sendiri [10].
D. Advandced Driver Assistant System (ADAS) Advanced Driver Assistance System (ADAS) merupakan sebuah sistem elektronik autonomus yang memiliki fungsi untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan selama berkendara. ADAS sendiri memiliki macam-macam fitur yang  sangat  membantu  pengendara  dalam  berkendara [11]. Berikut  beberapa  fitur  yang  dapat  dimiliki  oleh
ADAS:
a) Parkir melakukan deteksi jarak menggunakan sensor atau kamera sebagai pemindai area parkir.
b) Pembacaan  marka  jalan  melakukan  pemindaian marka  jalan  untuk  menjaga  agar  kendaraan  tetap melaju pada posisi yang seharusnya.
c) Penghindar  tabrakan  melakukan  pemindaian  saat kendaraan melaju dimana pemindaian ini berfungsi sebagai  peringatan  atau  bahkan  pengereman mendadak apabila terdapat halangan di depan saat melaju  maupun  saat  kendaraan  mundur  dengan jarak yangtelah ditetapkan oleh sistem.
d) Pembacaan  rambu-rambu  lalu  lintas  melakukan pendeteksian  rambu-rambu  lalu  lintas  sebagai pemberi  peringatan  atau  himbauan  kepada pengendara.
E. Intelligent Transport System (ITS) Teknologi Intelligent  Transport  System atau  sistem transportasi cerdas merupakan salah satu teknologi yang saat ini sedang berkembang di Indonesia. Sebagai contoh, saat ini tedapat sistem tilang elektronik yang digunakan di beberapa wilayah di Indonesia.
Pengembangan sistem ini dilakukan untuk mengatasi berbagai  permasalahan  di  jalan  raya  seperti  mendeteksi perbuatan tindak kejahatan sehingga dapat meningkatkan
keselamatan dan keamanan lalu lintas di tengah mobilitas kendaraan  yang  padat.  Penggunaan  sistem  transportasi cerdas  biasanya  hanya  didasari  dengan  mengidentifikasi pelat  nomor  kendaraan  sebagai  alat  identifikasi,  seperti pada sistem tilang elektronik yang mengenali pelat nomor ganjil-genap pada mobil.
Akibatnya, masih ada beberapa tindak kejahatan lalu lintas  yang  tidak  mampu  terdekteksi  oleh  sistem, contohnya pada kasus pemalsuan pelat nomor kendaraan. Pelat  nomor  yang  digunakan  bisa  saja  terdaftar,  tetapi tidak selalu sesuai dengan data sebenarnya sehingga masih diperlukan diverifikasi [12].

## 2. Metodologi
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  menggunakan Single  Shot  Multibox  Detector yang  di implementasi melalui aplikasi Jupyter Notebook dan dibantu dengan library  Tensorflow .  Gambaran  umum  yang dilakukan  dalam  tahapan  metodologi  yang  digunakan penelitian ini dijelaskan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
Dari gambar 1 diatas yang dilakukan pada tahap awal dengan  mengumpulkan  data  berupa  gambar  yang  ingin diteliti sebanyak banyaknya, sebaiknya mendapatkan total 1000 data untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Data yang  sudah  dikumpulkan  masing-masing  diberi  label dengan labelimg yang  menghasilkan  label  XML.  Setelah data sudah diberi label selanjutnya data dibagi 2 yaitu data train dan data test .
Jika  data  sudah  terbagi  maka  data  XML  dikonversi menjadi CSV agar terbaca oleh library yang kita digunakan. Konfigurasi Labelmap ini berisi beberapa kelas yang ingin kita  dideteksi.  Penamaan  kelas  harus  sama  dengan  data yang sudah kita beri label sebelumnya.
Setelah  itu  kita konfigurasi  Training  Pipeline yang berfungsi untuk menentukan berapa kelas yang ingin di ddeteksi  oleh  sistem  dan  dikonfigurasi  tersebut  terbagi dua type yaitu  classification  dan  detection  karena  di penelitian ini deteksi jadi kita memilih type detection.
Jika  semua  sudah  di  konfigurasi  selanjutkan menjalankan  modelnya,  model  ini  akan  menampilkan proses loss and accuracy dengan step  by  step .  Jika  proses model ini selesai maka kita sudah bisa menjalankan sistem
dan akan menampilkan kamera untuk mendeteksi objek yang sudah kita pilih dalam penelitian ini.

## A. Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan gambar logo kendaraan dari tujuh merek kendaraan yang unik  di  Indonesia  yaitu  Volkswagen,  Hyundai,  Lexus, Mercedes, Peugeot, Renault, dan Tesla. Dataset diperoleh dari  dataset  public  website  kaggle  yang  diunggah  oleh akun Maha A. Rajab yang berjudul “Car_Logo_Dataset”. Selain  itu  dataset  juga  diperoleh  dari  penulis  dengan dicetak  dan  melakukan  pemotretan  kembali  dengan masing-masing  jenis  logo  mobil  untuk  memperbanyak dataset.
Di penelitian ini yang digunakan memiliki 7 label logo mobil  yang  berisi  dari  beberapa  jumlah  gambar  yang bervariasi.  Untuk  membagi  dataset  menjadi  dua  bagian menggunakan validation split=0,2 yang memiliki arti data train ing dan data testing dengan perbandingan 80:20 dari total keseluruhan dataset yang digunakan. Total citra pada dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  1.240  citra pada data train dan 270 citra pada data test dengan masing- masing memiliki lebih dari 35 data test setiap jenis logo mobil.
Table 1. Dataset Penelitian No Label Data Latih Data Uji 1 Hyundai 177 Citra 38 Citra 2 Lexus 175 Citra 38 Citra 3 Mercedes 181 Citra 39 Citra 4 Peugeot 171 Citra 38 Citra 5 Renault 180 Citra 39 Citra 6 Tesla 183 Citra 40 Citra 7 Volkswagen 173 Citra 38 Citra
Di penelitian ini yang digunakan memiliki 7 label logo mobil  yang  berisi  dari  beberapa  jumlah  gambar  yang bervariasi. Total citra pada dataset yang digunakan adalah 1.362  citra  pada  data train dan  270  citra  pada  data test dengan  masing-masing  memiliki  lebih  dari  35  data test setiap jenis logo mobil.
B. Struktur Jaringan Single Shot Detector Struktur Jaringan Single Shot Detector (SSD) berikut:
Gambar 2. Struktur Jaringan Single Shot Detector
a) Struktur  jaringan  SSD  300  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Gambar  masukan  asli  diskalakan  ke ukuran tetap sebagai masukan dari model jaringan konvolusi,  yang  jaringan  dasarnya  menggunakan VGG-16 [13].
b) SSD  untuk  Lapisan  VGG16  FC6,  mode  koneksi penuh  lapisan  FC7  ke  lapisan  konvolusi,  dan kemudian lanjutkan menambahkan sejumlah lapisan
c) konvolusi  ke  Conv10_2,  lapisan  koneksi  penuh terakhir [13].
d) Simpan peta fitur yang diperoleh setelah konvolusi. SSD  mengadopsi  struktur  piramida  fitur  untuk deteksi regresi objek, yaitu, peta fitur yang dihasilkan oleh  beberapa  lapisan  konvolusi  yang  berbeda digunakan dalam deteksi [13].
e) Ekstrak  lapisan  fitur  sebagai  input  dari  lapisan deteksi.  Buat  beberapa  kotak Prior pada  peta  fitur dengan  ukuran  yang  berbeda,  dan  melakukan klasifikasi  dan  regresi  urutan  pada  fitur  yang dihasilkan oleh peta fitur ini [13].
f) Algoritma  penekanan non-maksimum digunakan untuk memfilter hasil akhir [13].
Prediktor konvolusi untuk deteksi.Setiap lapisan fitur yang ditambahkan (atau secara opsional lapisan fitur yang ada dari jaringan dasar) dapat menghasilkan serangkaian prediksi  deteksi  yang  tetap  menggunakan  serangkaian filter konvolusi.
Model Single  Shot  Multibox  Detector (SSD) menggunakan  jaringan  VGG-16  sebagai  basis  dan menambahkan  beberapa  lapisan  fitur  ke  ujung  jaringan dasar, yang memprediksi offset ke kotak default dengan skala  dan  rasio  aspek  yang  berbeda  dan  mereka kepercayaan terkait [14].
Model Single  Shot  Multibox  Detector kami menambahkan  beberapa  lapisan  fitur  ke  ujung  jaringan dasar,  yang  memprediksi  offset  ke  kotak  default  dari berbagai  skala  dan  rasio  aspek  serta  kepercayaan terkaitnya.
SSD dengan 300×300 ukuran input secara signifikan. Fitur yang terdiri dari enam lapisan konvolusi ditempatkan setelah  jaringan convulotion  network (VGG16).  Fitur  yang diekstraksi dari piramida ini dimasukkan ke dalam modul klasifikasi dan regresi, dan non-maximum suppression (NMS) juga diterapkan [15].
C. Rancangan Pengujian Berikut  ini  merupakan  rancangan  pengujian  pada sistem penelitian ini.
Gambar 3. Rancangan Pengujian

## 1. Data Latih
Selama  pelatihan  dan  pengujian  Pendekatan  kami merupakan  mengumpulkan  gambar  mentah  dan
menyarankan area di mana gambar memiliki fitur penting. Dengan kotak pembatas.
Pada  fase  ini,  Anda  akan  menemukan  dan mengklasifikasikan  setiap  area  yang  diusulkan.  Kotak pembatas  sebagai  jenis  logo  atau  "background".  Ini berarti bahwa luas area yang diusulkan merupakan sama dan itu bukan logo.
Regresi kotak  pembatas  sebagai  output,  ubah  saran jangkauan dan lihat detailnya sorot area dengan logo. Area yang kami usulkan didasarkan pada pencarian yang sangat mendalam.  Setelah  itu,  Area  dalam  gambar  ini dimaksudkan untuk pelatihan dan pengujian [6].
2. Pre-Processing
Untuk  mendeteksi  kendaraan  yang  bergerak  secara akurat, perlu dilakukan preprocessing terhadap citra aslinya. Dengan cara ini, kualitas gambar dapat ditingkatkan dan informasi yang berguna dalam gambar dapat dipulihkan, dan  bagian  yang  tidak  relevan  dalam  gambar  dapat dihapus.
Oleh karena itu, keandalan ekstraksi ciri, segmentasi citra, dan pencocokan citra dapat ditingkatkan, dan citra yang relatif ideal dapat diperoleh untuk pasca-pemrosesan [16]:
3. Model Deep Learning
Metode deep  learning digunakan  dalam  pendeteksian dan pengenalan logo kendaraan [17]. Model deep learning terinspirasi  oleh  pemrosesan  informasi  dan  pola komunikasi  yang  telah  berevolusi  dari  sistem  saraf biologis, yang mencakup jaringan saraf dengan beberapa lapisan  tersembunyi.  Dapatkan  properti  objek pembelajaran dengan mudah dan akurat di seluruh objek kompleks untuk kinerja luar biasa dalam Computer Vision (CV) [18].
Algoritma  deep  learning  telah  menjadi  populer  di bidang  penelitian  visi  komputer  dan  para  sarjana  mulai menggunakan algoritma tersebut untuk pengenalan logo, membentuk cabang penting dari visi computer [3].
Baru baru ini, pendekatan berbasis deep learning telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam banyak tugas visi komputer seperti deteksi objek. Alasan utama di balik kinerja  superiornya  merupakan  jaringan  dalam  secara otomatis  mempelajari  fitur-fitur  diskriminatif  langsung dari data pelatihan [12].
4. Data Uji
Tahap  pengujian  diterapkan  pada  set  uji menggunakan kosakata dan pengklasifikasi yang dihitung sebelumnya  untuk  mendapatkan  label  untuk  setiap gambar.
Pendekatan  kami:  Sebaliknya,  tahap  pelatihan  dari metode  yang  diusulkan  diterapkan  pada  set  pelatihan untuk  mendapatkan  kosakata  global  yang  digabungkan secara lokal.
Tahap  pengujian  diterapkan  pada  set  uji menggunakan  kosakata  global  yang  dipelajari  untuk mendapatkan  label  untuk  setiap  gambar  uji  melalui strategi voting  max-win tetangga terdekat yang diterapkan pada deskriptor visual [19].
Pengujian  deteksi  kendaraan  diterapkan.  Jika  tidak, jumlah  set  data  pelatihan  dan  parameter  dalam  set pelatihan disesuaikan dan kemudian dilatih ulang [20].

## 5. Model Terlatih
Sebagian  besar  algoritma  deteksi  objek  sebelumnya mengeksploitasi  model  klasifikasi  yang  ada  untuk menginisialisasi  pengaturan  parameter  untuk  detektor pelatihan.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengusulkan metode pra-pelatihan untuk mengatasi rendahnya tingkat recall logo kendaraan [21].
Algoritme Single  Shot  Multibox  Detector ,  yang  dilatih oleh  kumpulan  data  kendaraan  yang  dikalibrasi  secara manual untuk mengekstrak fitur kendaraan, menggabungkan deteksi gerakan dan tugas klasifikasi ke dalam satu kerangka kerja [14].
Deteksi  objek  merupakan  prosedur  dua  langkah. Pertama untuk melatih model yang akan digunakan dan kedua,  kumpulan  data  asli  digunakan  untuk  melakukan deteksi objek. Juga, kita bisa melatih sistemnya juga kita bisa menggunakan sistem yang sudah terlatih [1].
6. Pendeteksian Metode yang disajikan didasarkan pada model Single Shot Multibox Detector yang telah dilatih sebelumnya untuk meningkatkan kinerja pendeteksian kendaraan [12].
Manusia  melakukan  pendeteksian  objek  dengan melihat  gambar  atau  video.  kita  menginginkan kemampuan  pendeteksian  yang  sama  oleh  komputer dengan menggunakan kecerdasannya [1].
Kami  menerapkan  struktur  baru  deteksi  objek berdasarkan algoritma SSD, di mana struktur jaringan fusi multilayer  dan  struktur  jaringan  ringan  diperkenalkan, yang meningkatkan sensitivitas jaringan terhadap deteksi target  kecil  dan  secara  efektif  mengurangi  parameter jaringan dan jumlah perhitungan [22].
3. Hasil dan Pembahasan

## A. Perolehan Data
Pada tahap pengujian ini melatih data citra logo mobil Indonesia  mendapatkan  total  sebanyak  1.510  citra  dari penggabungan antara data train dan data test. Terdapat 7 label yang dugunkana pada penelitian ini.
Diantaranya  Hyundai,  Lexus,  Mercedes,  Peugeot, Renault,  Tesla,  dan  Volkswagen.  Nilai  akurasi dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  termasuk  kualitas pemotretan,  kualitas  pencahayaan,  dan  pengambilan gambar dari berbagai sudut.
Gambar 4. Jumlah masing-masing data latih dan data uji
Model  dataset  ditangkap  seluas  mungkin  dan  dari sudut yang berbeda untuk menghasilkan nilai akurasi yang lebih besar. Jumlah objek pada citra juga mempengaruhi nilai  akurasi.  Ini  karena  jika  banyak  objek  yang  saling bertumpuk  maka,  objek  di  yang  kita  deteksi  akan  sulit terdeteksi oleh sistem.
B. Hasil Akurasi pada Data Latih dan Data Uji
Untuk menghasilkan akurasi pada dataset yang terbagi menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji  kami menggunakan Aplikasi Colab Notebook.
Gambar 5. Hasil Uji Akurasi pada dataset
Untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik pengujian ini dilakukan terhadap data uji sebanyak 270 citra dan data yang  dilatih  sebanyak  1.240  citra  yang  berbagai  bentuk bervariasi dengan menggunakan epoch sebanyak 20 kali.
Diketahui  bahwa  hubungan  antara  nilai  akurasi  dan nilai loss pada data latih dan data validasi bergantung pada jumlah epoch . Hubungan yang tampak pada nilai akurasi menunjukkan korelasi positif dengan hubungan satu arah dengan syarat semakin banyak epoch yang dijalankan maka data latih dan validasi data semakin akurat.
Di  sisi  lain,  menurut  nilai  presisi,  hubungan  antara jumlah  epoch  dan  nilai  kerugian  berkorelasi  negatif. Mengingat hasil ini, kita dapat menyimpulkan bahwa kita dapat  mengurangi  kerugian  yang  diharapkan  dengan meningkatkan jumlah epoch dalam proses pelatihan. Epoch dapat  diartikan  sebagai  jumlah  neuron  yang dapat melihat semua data yang telah dikumpulkan. Dari hasil  pelatihan  di  atas,  dihasilkan  nilai  evaluasi  kinerja yang di dapatkan dari data uji dengan nilai akurasi 98,89% dan nilai loss 0,025%.
C. Hasil Uji Test Real Time dengan SSD Multibox Hasil  pengujian  sistem  deteksi  logo  mobil  dapat  di implementasikan  dengan  Aplikasi Jupyter  Notebook berbasis  GUI  untuk  mendeteksi  objek  logo  mobil  di Indonesia dengan secara Real Time dengan metode Single Shot Multibox Detector . Kami memfilter gambar dengan logo kendaraan yang memenuhi  kondisi  pencahayaan  yang  kompleks, kemudian  membubuhi  keterangan  logo  kendaraan dengan memberi label, dan terakhir, membuat kumpulan data logo kendaraan dengan pencahayaan yang kompleks.
Untuk setiap potongan logo yang diberi label secara manual sesuai dengan gambar pelatihan. Operasi cropping yang  dilakukan  pada  daerah  terekstraksi  untuk menghasilkan area persegi panjang besar yang mencakup logo kendaraan.
Kotak  pembatas  mewakili  objek  yang  dikenali  oleh model saat ini. Single Shot Multibox Detector menggunakan teknologi  multi-referensi  dan  multi-resolusi.  Metode  ini meningkatkan  akurasi  deteksi  detektor  satu  tahap, terutama untuk target kecil.
Contoh  pendeteksian  keluaran Single  Shot  Multibox Detection dan  model  saat  ini  dengan  skor  lebih  tinggi ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Uji Test Real Time dengan SSD Multibox
Selanjutnya,  kami  menguji  gambar  logo  mobil Indonesia dari Confusion Matrix .
Gambar 7. Confusion Matrix Hasil Pengujian
Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap citra logo  mobil  di  Indonesia  yang  terdiri  dari  7  kelas, selanjutnya  dibuat confusion  matrix dan  nampak  terlihat pada Gambar 7. Didapatkan penilaian kinerja klasifikasi yang  memuat  nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  untuk setiap  label,  serta  rata-ratanya  dan  akurasinya  secara keseluruhan pada Tabel 2.
Table 2. Penilaian Hasil Pengujian No  Nama Precision  Recall  F1- score 1 Hyundai 100% 100% 100% 2 Lexus 100% 97% 99% 3 Mercedes 95% 100% 97% 4 Peugeot 100% 97% 99% 5 Renault 100% 100% 100% 6 Tesla 100% 97% 99% 7 Volkswagen 97% 100% 99% Weighted average 99% 99% 99% Akurasi 99%
Berdasarkan evaluasi pada Tabel 2, di dapatkan bahwa rata-rata  untuk  hasil  pengujian  dengan  menggunakan settingan  optimal  mendeteksi  citra  logo  mobil diIndonesia  memperoleh  rata-rata  precision,  recall,  dan f1-score yang diraih dengan hasil yang sama yaitu 99%.
Kemudian,  untuk  hasil  akurasinya  mendapatkan sebesar 99% dengan detail data yang tepat diprediksi yaitu 38 dari 38 data uji untuk jenis logo mobil Hyundai, 37 dari 38 data uji untuk jenis logo mobil Lexus, 39 dari 39 data uji untuk jenis logo mobil Mercedes, 37 dari 38 data uji untuk jenis logo mobil Peugeot, 39 dari 39 data uji untuk jenis logo mobil Renault, 39 dari 40 data uji untuk jenis logo mobil Tesla, dan 38 dari 38 data uji untuk jenis logo mobil Volkswagen.

## 4. Kesimpulan
Single  Shot  Multibox  Detector  menghasilkan  nilai akurasi  deteksi  citra  logo  mobil  di  Indonesia  sebesar 98.89% dan nilai loss sebesar 0.025% menandakan hasil yang  baik,  untuk  mendeteksi  dataset  yang  memiliki dimana menggunakan data uji sebanyak 270 citra dan data yang dilatih sebanyak 1.240 citra.
Bahwa  kerangka  kerja  deteksi  objek  yang  umum digunakan  gagal  memecahkan  masalah  deteksi  dan pengenalan  logo  kendaraan  dalam  kondisi  dengan pencahayaan  yang  kompleks,  tetapi  penelitian  ini mengedepankan  metode  deteksi  dan  pengenalan  logo berdasarkan teknologi peningkatan akurasi pada citra.
Pada  penelitian  selanjutnya,  logo  kendaraan  dan model  kendaraan  akan dipertimbangkan  bersama  untuk mengidentifikasi  kendaraan.  Deteksi  logo  kendaraan secara  real-time  dengan  mengoptimalkan  struktur jaringan juga akan diselidiki.
Eksperimen  ekstensif  menunjukkan  bahwa  metode yang  diusulkan  berkinerja  lebih  baik  daripada  metode yang ada dalam pengenalan logo kendaraan kecil dan lebih sesuai untuk aplikasi di lingkungan yang kompleks.
5. Daftar Pustaka
[1] P.  Gupta,  V.  Sharma,  and  S.  Varma,  “People detection  and  counting  using  YOLOv3  and  SSD models,” Mater.  Today  Proc. ,  no.  xxxx,  2021,  doi: 10.1016/j.matpr.2020.11.562.
[2] D. F. Llorca, R. Arroyo, and M. A. Sotelo, “Vehicle logo  recognition  in  traffic  images  using  HOG features and SVM,” IEEE Conf. Intell. Transp. Syst. Proceedings, ITSC , no. Itsc, pp. 2229 – 2234, 2013, doi: 10.1109/ITSC.2013.6728559.
[3] Q. Zhao and W. Guo, “ applied sciences Detection of  Logos  of  Moving  Vehicles  under  Complex Lighting Conditions,” 2022.
[4]  T.  D.  Q.  Dang,  H.  V.  G.  Che,  and  T.  B.  Dinh, “Mobile  multi -scale  vehicle  detector  and  its application in traffic surveillance,” ACM Int. Conf. Proceeding  Ser. ,  pp.  265 – 272,  2018,  doi: 10.1145/3287921.3287957.
[5] S.  Riyadi  and  D.  I.  Mulyana,  “Optimasi  Image Classification  pada  Wayang  Kulit  Dengan Convolutional Neural Network,” pp. 1– 8, 1850.
[6]  T. Mudumbi, N. Bian, Y. Zhang, and F. Hazoume, “An  Approach  Com bined  the  Faster  RCNN  and Mobilenet for  Logo Detection,” J. Phys. Conf. Ser. , vol.  1284,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1284/1/012072.
[7]  Alda  Putri  Utami,  Febryanti  Sthevanie,  and Kurniawan  Nur  Ramadhani,  “Pengenalan  Logo Kendaraan  Menggunakan  Metode  Local  Binary Pattern  dan  Random  Forest,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 639 – 646, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3085.
[8]  N.  Boonsirisumpun,  W.  Puarungroj,  and  P. Wairotchanaphuttha,  “Automatic  detector  for bikers  with  no  helmet  using  deep  learning,” 2018 22nd Int. Comput. Sci. Eng. Conf. ICSEC 2018 , pp. 1 – 4, 2018, doi: 10.1109/ICSEC.2018.8712778.
[9]  X. Gao, Y. Tao, X. Ding, and R. Hou, “Research on food  recognition  of  smart  refrigerator  based  on SSD  target  detection  algorithm,” ACM  Int.  Conf. Proceeding  Ser. ,  pp.  303 – 308,  2019,  doi: 10.1145/3349341.3349421.
[10]  R.  Liu,  Q.  Han,  W.  Min,  L.  Zhou,  and  J.  Xu, “V ehicle  logo  recognition  based  on  enhanced matching for small objects, constrained region and SSFPD network,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 20, 2019, doi: 10.3390/s19204528.
[11]  F. Zhang, Y. Jin, S. Kan, L. Zhang, Y. Cen, and J. Wen,  “Vehicle  Detecti on  in  Distorted  Driving Video  Based  on  Metric  Learning  and  Single  Shot MultiBox  Detector,” BESC  2019  -  6th  Int.  Conf. Behav.  Econ.  Socio-Cultural  Comput.  Proc. ,  2019,  doi: 10.1109/BESC48373.2019.8963547.
[12]  K. H. Chen, T. D. Shou, J. K. H. Li, and C. M. Tsai, “Vehicles  Detection  on  Expressway  Via  Deep Learning: Single  Shot  Multibox Object Detector,” Proc. - Int. Conf. Mach. Learn. Cybern. , vol. 2, pp. 467 –
473, 2018, doi: 10.1109/ICMLC.2018.8526958.
[13]  G. Yuan et al. , “Research on face tracking Algorithm Based on Detection and Supervision Tracking,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  2209,  no.  1,  2022,  doi: 10.1088/1742-6596/2209/1/012028.
[14] Q. Chen, N. Huang, J. Zhou, and Z. Tan, “An SSD Algorithm  Based  on  Vehicle  Counting  Method,” Chinese Control Conf. CCC , vol. 2018-July, pp. 7673 –
7677, 2018, doi: 10.23919/ChiCC.2018.8483037.
[15]  Y.  Wang,  P.  Niu,  X.  Guo,  G. Yang,  and  J.  Chen,
“Single Shot Multibox Detector with Deconvolutional Region Magnification Procedure,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  47767 – 47776,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3068486.
[16] R. Liang and G. Ji, “Vehicle Detection Algorithm Based on Embedded Video Image Processing in the Background  of  Information  Technology,”  vol. 2022, 2022.
[17] S. Yang, C. Bo, J. Zhang, and M. Wang, “Vehicle Logo Detection B ased on Modified YOLOv2,” pp.
75 – 86, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-17763-8_8.
[18] P.  Liu,  X.  Li,  H.  Cui,  S.  Li,  and  Y.  Yuan,  “Hand Gesture  Recognition  Based  on  Single-Shot Multibox Detector Deep Learning,” Mob. Inf. Syst. ,
vol. 2019, pp. 25 – 28, 2019, doi: 10.1155/2019/3410348.
[19] S.  Sotheeswaran  and  A.  Ramanan,  “A  Coarse -to- Fine  Strategy  for  Vehicle  Logo  Recognition  from Frontal- View  Car  Images,” Pattern  Recognit.  Image Anal. ,  vol.  28,  no.  1,  pp.  142 – 154,  2018,  doi: 10.1134/S1054661818010170.
[20]  C. Pan, Z. Yan, X. Xu, M. Sun, J. Shao, and D. Wu, “Vehicle  logo  recognition  based  on  dee p  learning architecture  in  video  surveillance  for  intelligent traffic system,” IET Conf. Publ. , vol. 2013, no. 635 CP, pp. 132 – 135, 2013, doi: 10.1049/cp.2013.1994.
[21]  S. Yang, J. Zhang, C. Bo, M. Wang, and L. Chen, “Fast  vehicle  logo  detection  in  complex  scenes,” Opt.  Laser  Technol. ,  vol.  110,  no.  August,  pp.  196 – 201, 2019, doi: 10.1016/j.optlastec.2018.08.007.
[22] B. Dai, Y. Nie, W. Cui, R. Liu, and Z. Zheng, “Real - time  safety  helmet  detection  system  based  on improved SSD,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp.
95 – 99, 2020, doi: 10.1145/3421766.3421774.