## Implementasi Algoritma CNN dan YOLO untuk Mendeteksi Jenis Kendaraan pada Jalan Raya
Fernandy Jupiter, Edi Surya Negara, Yesi Novaria Kunang, M. Izman Herdiansyah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Magister Teknik Informatika Universitas Bina Darma Palembang, Indonesia fernandy3jupiter@gmail.com , e.s.negara@binadarma.ac.id, yesinovariakunang@binadarma.ac.id, m.herdiansyah@binadarma.ac.id
Abstract- This  research  integrates  the  capabilities  of  two  primary  algorithms  for  vehicle  type  detection  on  highways,  namely Convolutional Neural Network (CNN) and You Only Look Once (YOLO). The objective of this study is to assess the effectiveness of these two algorithms in  recognizing various types of  vehicles, including motorcycles, cars, trucks, and buses, within a  road context. The research methodology involves the collection of datasets containing vehicle images, model training using CNN and YOLO architectures, and performance evaluation based on precision, recall, and F1-score metrics. The research results show that a  combined  CNN  and  YOLO approach yields  a  relatively  low  level  of accuracy  in  detecting  vehicle  types  on the highway,  as indicated by a precision value of 0.50, a recall value of 0.48, and an F1-score of 0.46 at epoch 50. However, during detection with each algorithm separately, high accuracy is achieved. This is demonstrated by the values during YOLO algorithm detection, with a precision parameter of 0.936, a recall value of 0.914, and an F1-score of 0.924. Similarly, in the case of the CNN algorithm, the precision  value  is  0.95,  the  recall  value  is  0.95,  and  the  F1-score  is  0.95.  These  findings  hold  promising  applications  in  the development of intelligent traffic monitoring systems, traffic measurement, and the enhancement of road safety. This research makes  a  valuable  contribution  to  the  advancement  of  image  processing  technology  and  object  detection  in  the  realm  of transportation
Keywords: CNN, YOLO, precission, recall, F1-score
Abstrak- Penelitian  ini  mengkombinasikan  kinerja  dua  algoritma  utama  dalam  deteksi  jenis  kendaraan  pada  jalan  raya,  yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO). Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui seberapa jauh kedua algoritma tersebut dalam mengenali berbagai kendaraan misalnya motor, mobil, truck dan bus dalam konteks jalan raya. Metode penelitian mencakup pengumpulan dataset berisi gambar-gambar kendaraan, pelatihan model menggunakan arsitektur  CNN  dan  YOLO,  serta  evaluasi  kinerjanya  berdasarkan  parameter  presisi,  recall  dan  F1-score.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pendekatan gabungan CNN dan YOLO menghasilkan tingkat akurasi yang kurang baik dalam mendeteksi jenis kendaraan pada jalan raya yang ditunjukkan dengan nilai presisi sebesar 0,50, nilai recall sebesar 0,48 dan nilai f1-score sebesar 0,46 pada epoch 50. Namun pada saat pendeteksian pada masing-masing algoritma menghasilkan tingkat akurasi yang baik, hal ini ditunjukkan dengan nilai pada saat pedeteksian pada algoritma YOLO yakni pada parameter presisi sebesar 0,936, nilai recall sebesar 0,914 dan nilai f1-score sebesar 0,924, kemudian pada algoritma CNN yang ditunjukkan pada nilai presisi sebesar 0,95, nilai recall sebesar  0,95  dan  f1-score sebesar  0,95.  Hasil  ini memiliki  potensi  aplikasi  dalam  pengembangan  sistem  pemantauan  lalu  lintas cerdas,  pengukuran  lalu  lintas,  dan  peningkatan  keselamatan  di  jalan  raya.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  positif  dalam memajukan teknologi pemrosesan citra dan deteksi objek dalam konteks transportasi.
Kata Kunci: CNN, YOLO, presisi, recall, F1-score

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  perkembangan  teknologi  informasi  yang pesat,  sistem  pemantauan  lalu  lintas  menjadi  sangat penting dalam mengelola arus kendaraan di jalan raya dan mengoptimalkan efisiensi transportasi. Salah satu elemen utama dalam sistem pemantauan lalu lintas adalah kamera
monitoring  pada  jalan  raya  maupun  pada  jalan  tol  [1]. Kamera  monitoring    ini  digunakan  untuk  mendeteksi kendaraan  yang  melewati  jalan  raya  tertentu  dan mengenali  jenis  kendaraan  yang  melalui  jalan  tersebut, sehingga  memberikan  data  yang  penting  untuk  tujuan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
pemantauan, penegakan hukum, dan pengumpulan data statistik.  Dalam  penggunaan  kamera  pada  jalan  raya, pengenalan objek menjadi salah satu aspek kunci.
Dua algoritma yang paling populer dan berhasil dalam pengenalan objek adalah Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO)[2]. Algoritma CNN  telah  terbukti  berhasil  dalam  berbagai  tugas pengenalan objek, misalnya jenis mobil [3], bangunan [4] dan  wajah  manusia  [5].  Algoritma  ini  menggunakan jaringan  saraf  yang  terdiri  dari  lapisan  konvolusi  untuk mempelajari  fitur-fitur  yang  relevan  dari  gambar  dan melakukan  deteksi  objek  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi. Namun, kelemahan algoritma CNN terletak pada kecepatan  deteksi  [6].  Di  sisi  lain,  algoritma  YOLO menawarkan  pendekatan  yang  berbeda  dalam  deteksi objek. YOLO menganggap deteksi objek sebagai masalah regresi  langsung  [7]  sehingga  menghasilkan  kecepatan deteksi  yang  tinggi.  Namun,  akibat  dari  pendekatan  ini, YOLO mungkin menghadapi tantangan dalam hal akurasi deteksi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  CNN. Kombinasi  kedua  algoritma  tersebut  dapat  memiliki dampak signifikan pada kinerja sistem pengenalan objek pada kamera jalan raya. Oleh karena itu perlu dilakukan implementasi pada kedua algoritma ini untuk mengetahui kinerjanya jika dikombinasikan.
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Augmentasi  Data Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan  Pendekatan Random  Crop,  Rotate  dan  Mixup”  menjelaskan  bahwa dengan menggunakan algoritma CNN untuk meningkatkan  deteksi  model  mobil  yang  akurat, digunakannya  teknik  untuk  augmentasi  data  seperti random  crop,  rotasi  dan  mixup  dapat  meningkatkan kinerja  model  ResNet  dalam  hal  akurasi.  Namun penggunaan  mixup  juga  dapat  meningkatkan  loss. Augmentasi  dapat  membantu  model  dalam  menangkap lebih banyak fitur dan informasi untuk klasifikasi. Hasil akhir  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  perbandingan pelatihan  dengan  jumlah  epoch  masing-masing  14, metode non-mixup memiliki train loss sebesar 0,513145; valid  loss  0,703171  dan  akurasi  0,791234.  Sedangkan metode  mixup  memiliki  train  loss  0,556042;  valid  loss 0,712334 dan akurasi 0,824154 [3].
Pada penelitian yang berjudul “Deep Learning dalam Mengindentifikasi  Jenis  Bangunan  Heritage  dengan Algoritma Convolutional Neural Network” menjelaskan bahwa  penelitian  yang  mrnggunakan  algoritma  CNN (Convolutional neural Network) dan KNN (K- Nearest Neighbor)    berfokus  pada  masalah  yang  disebabkan karena  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  dalam mengenali jenis-jenis bangunan heritage serta kurangnya dokumentasi digital yang ada dan adanya masalah dalam mengidentifikasi  bangunan  heritage  yang  memiliki kemiripan  antara  bangunan  satu    dan  lainnya,  maka dengan  metode  deep  learning.  Penelitian  ini  juga menunjukkan  bahwa  kombinasi  antara  algoritma  CNN dan KNN dapat digunakan untuk melakukan identifikasi bangunan heritage. Hal ini ditunjukkan dengan data hasil testing  menghasilkan  akurasi  sebesar  98%,  Dengan performa  yang  sangat  bagus  dari  metode  ini  terutama
disebabkan  oleh  proses  ekstraksi  fitur  menggunakan CNN kemudian diklasifikasikan oleh algoritma KNN [4].
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Eksperimen Pengenalan  Wajah  Dengan  Fitur  Indoor  Positioning System  Menggunakan  Algoritma  CNN”  menjelaskan bahwa  pencatatan  absensi  secara  manual  menimbulkan berbagai  masalah  seperti  kecurangan  dengan  cara  titip absen.  Pada  proses  pengenalan  wajah  mampu menghasilkan nilai yang baik namun hal ini  tidak terjadi pada proses estimasi posisi. Hal ini ditunjukkan dengan hasil  penelitian  yang  menampilkan  confusion  matrix dengan  hasil  akurasi  pengujian  maksimum  sebesar 92,89%,  nilai  error  akurasi  7,11%  dan  rata-rata  akurasi sebesar 91,86% [5].
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Objek  Deteksi Makanan  Khas  Palembang  Menggunakan  Algoritma YOLO  (You  Look  Only  Once)  menjelaskan  bahwa dikarenakan  kurangnya  pemahaman  mengenai  berbagai kuliner khas Palembang. Tingkat akurasi model algoritma yang menggunakan YOLOv3 dapat dikatakan baik karena hasil  rata-rata  akurasi  diatas  80%.  Hal  ini  ditunjukkan dengan  akurasi  rata-rata  sebesar  96%  dan  kecepatan deteksi  sebesar  40,486  milidetik  dalam  mengidentifikasi 31 jenis makanan tradisional dari Palembang [8].
Pada penelitian yang berjudul “Pemanfaatan YOLO Untuk Pengenalan Kesegaran Buah Mangga” menjelaskan bahwa penggunaan algoritma YOLO dalam mengidentifikasi kesegaran dan kebusukan buah mangga masih  memiliki  keterbatasan  dalam  hal  akurasi  karena dibutuhkan  lebih  banyak  lagi  dataset  dan  variasi  untuk meningkatkan performanya. Pada skenario pertama yang berisi  mangga  segar  semua  menghasilkan  akurasi  80%, precission  82%,  recall  87%  dan  F1-score  84%.  Pada skenario  kedua  yang  berisi  mangga  busuk  semua didapatkan  tingkat  akurasi  76%,  precission  76%,  recall 87% dan F1-score 81%. Pada skenario ketiga yang berisi mangga  segar  dan  busuk  menghasilkan  akurasi  73%, precission 66%, recall 81% dan F1-score 73% [9].
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Pendeteksian  Sel Darah Putih Dari Citra Preparat Dengan You Look Only Once” menjelaskan bahwa perlunya dibuat suatu si stem yang mempermudah deteksi citra preparat sel darah putih. Pada  penelitian  ini  terdapat  2  skenario,  yakni  model preparat  dengan  pewarnaan  (stained)  dan  tanpa pewarnaan (unstained). Pada skenario stained didapatkan hasil  akurasi,  precission,  recall  dan  F1-score  masing- masing sebesar 100%, sedangkan pada skenario unstained didapatkan hasil akurasi 76,5%, precission 100%, recallI 55% dan F1-score 71,5% [7].

## 2. Metodologi
Metodologi  dalam  penelitian  ini  adalah  dimulai dengan  proses  identifikasi  masalah  dan  dilanjutkan dengan studi literatur terkait dengan permasalahan yang ada.  Penelitian  dimulai  dengan  mencari  topik  mengenai perkembangan  mengenai  algoritma  machine  learning. Ruang  lingkup  dikhususkan  pada  YOLO  dan  CNN karena  algoritma  ini  sering  diterapkan  untuk  berbagai macam  masalah  klasifikasi  visual  dan  juga  sering
digabungkan  dengan  algoritma  lain  agar  lebih  optimal dalam melakukan pelatihan model. Setelah itu dilanjutkan dengan proses pengumpulan dataset yang akan dilakukan proses tagging dan cropping sebagai data training. Kemudian proses  selanjutnya  adalah  proses coding agar  data  yang sudah  diproses  sebagai  data  training  dapat  digunakan untuk  kedua  kombinasi  algoritma  yang  akan  dipakai. Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian dengan mengacu pada parameter yang telah ditentukan agar dapat dianalisis performa algoritma yang dikombinasikan.
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian

## A. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini berupa dataset gambar kendaraan yang dibedakan menjadi 4 jenis berupa motor, mobil, bus dan truck.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  studi  pustaka dan  manual  screen  capturing.  Pengumpulan  data dilakukan agar data tersebut dapat diolah sebelum proses implementasi algoritma.
1. Studi pustaka
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari berbagai literatur misalnya jurnal dan media internet.
2. Screen Capturing
Pengumpulan data dilakukan dengan cara melakukan screen capture dari situs live streaming CCTV jalan raya milik Dinas  Perhubungan  Kota  Semarang  pada  situs http://tiliksemar.semarangkota.go.id/dashboard. Hal ini dilakukan agar data yang didapatkan mendekati keadaan pada jalan raya di negara Indonesia pada umumnya.

## C. Pre-processing
Sebelum  melakukan  implementasi  algoritma  CNN dan  YOLO,  data  yang  sudah  didapatkan  akan  melalui proses tagging (YOLO) dan cropping (CNN) agar data yang sudah  dikumpulkan  dapat  disortir  menurut  kelasnya masing-masing lalu dapat digunakan untuk proses training pada masing-masing algoritma. Dataset ini terdiri dari 484 gambar  dan  terdapat  6482 tagging untuk data  training
algoritma YOLO, dimana tagging tersebut terbagi dalam 4 class yakni motor (2050 tag ), mobil (3650 tag ), bus (365 tag ) dan truck (417 tag ). Untuk data training algoritma CNN, masing-masing class terdiri dari 100 gambar.

## D. Algoritma
Sebuah  sistem  kerja  komputer,  yang  melibatkan perangkat  lunak,  perangkat  keras,  dan  manusia  sebagai komponen-komponennya,  adalah  algoritma  [10]. Ketidakberadaan  salah  satu  dari  ketiga  elemen  tersebut akan  mengakibatkan  komputer  menjadi  tidak  berguna, fokus  hanya  pada  perangkat  lunak  yang  digunakan. Perangkat lunak sendiri terdiri dari serangkaian program dan aturan penulisan. Dalam proses merancang program atau  menetapkan  pedoman  penulisan  semacam  itu, diperlukan pendekatan yang terstruktur dan logis untuk menyelesaikan  masalah  atau  mencapai  tujuan  tertentu. Inilah  tempat  pentingnya  peran  algoritma.  Algoritma adalah  rangkaian  langkah  logis  dan  terstruktur  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tertentu  atau mencapai  tujuan.  Di  dunia  komputer,  algoritma memainkan  peran  sentral  dalam  pengembangan perangkat lunak. Dalam kehidupan sehari-hari, pengaruh algoritma telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan kita [11].

## 1. CNN (Convolutional Neural Network)
Jaringan  Saraf  Konvolusi/Convolutional  Neural Network (CNN) adalah jenis struktur jaringan saraf tiruan yang  luas  dipakai  oleh  domain  pengenalan  gambar,  visi komputer,  dan  tugas  terkait  citra  [3].  CNN  dirancang untuk secara hierarkis mengenali pola dan fitur dalam data gambar  dengan  memanfaatkan  operasi  konvolusi, penggabungan, dan lapisan-lapisan non-linear. Arsitektur CNN  terbagi  menjadi  dua  bagian  utama,  yaitu  Lapisan Ekstraksi  Fitur  dan  Lapisan  Terhubung  Penuh (MLP)[12], [13]. Di dalam Lapisan Ekstraksi Fitur, terjadi "encoding" gambar menjadi representasi angka (Ekstraksi Fitur) yang terdiri dari Convolutional Layer dan Pooling Layer. Convolutional layer, sebagai lapisan pertama dan esensial  dalam  arsitektur  CNN,  melakukan  konvolusi filter,  biasanya  berukuran  3x3,  untuk  mengekstrak  fitur yang  menonjol  dari  gambar  input.  Lapisan  ini  juga melibatkan parameter stride untuk mengatur pergeseran filter  pada  matriks  serta  teknik  padding  (zero  padding) untuk mempertahankan ukuran asli gambar. Pada lapisan penggabungan (pooling layer), matriks dikurangi dengan mengambil  bagian  atau  kelompok  fitur  yang  dihasilkan dari  lapisan  konvolusi  [14].  Fitur  tersebut  kemudian diproses  untuk  menghasilkan  nilai  yang  mewakili kelompok atau bagian yang dipilih. Setelah pooling layer, terdapat  lapisan  terhubung  penuh  yang  merupakan lapisan  terakhir  dalam  arsitektur  CNN.  Lapisan  ini bertanggung jawab untuk mengklasifikasikan input yang diterima.  Fitur  yang  dihasilkan  dari  lapisan  sebelumnya harus diubah bentuk (flatten) menjadi vektor agar dapat digunakan  sebagai  input  bagi  lapisan  terhubung  penuh sebelum  menjalankan  proses  klasifikasi.  Lalu  fungsi aktivasi misalnya softmax atau sigmoid digunakan untuk
mengklasifikasikan  berdasarkan  nilai  kategori  paling tinggi [12].
Gambar 2. Arsitektur CNN

## 2. YOLO (You Look Only Once
You  Only  Look  Once  (YOLO)  adalah  sebuah algoritma  dan  struktur  jaringan  saraf  tiruan  yang
dirancang untuk melakukan deteksi objek secara real-time [15]. Proses deteksi objek berawal dengan pemilihan area objek  yang  ingin  dideteksi  dalam  gambar  (penandaan). YOLO  menggunakan  pendekatan  dengan  satu  jaringan saraf  (single  neural  network)  pada  gambar.  Jaringan  ini bertugas  membagi  gambar  menjadi  sejumlah  wilayah (grid)  dan  melakukan  prediksi  pada  masing-masing wilayah  (bounding  box)  untuk  mengklasifikasikannya sebagai  objek  atau  bukan.  Arsitektur  algoritma  YOLO memanfaatkan Convolutional Neural Network [16] yang terdiri  dari  24  lapisan  konvolusi,  diikuti  oleh  2  lapisan terhubung  penuh.  Lapisan  konvolusi  berperan  dalam mengekstraksi  fitur  dari  gambar  masukan,  sementara lapisan terhubung penuh digunakan untuk memprediksi probabilitas keluaran dan koordinat objek.
Gambar 3. Arsitektur YOLO

## 3. Confusion Matrix
Salah satu cara pengukuran kinerja model klasifikasi yakni dengan cara mengevaluasi nilai precision dan recall. Dalam  pengukuran  kinerja  model  klasifikasi,  terdapat beberapa  istilah  yang  umum  digunakan,  yaitu  "positive tuple" dan "negative tuple." Positive tuple merujuk pada tuple  yang  menjadi  fokus  pembahasan,  sedangkan negative  tuple  mengacu  pada  tuple  selain  yang  sedang dibahas.  Terdapat  pula  istilah  dasar  dalam  perhitungan nilai precision dan recall, seperti true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN) [1].  Istilah-istilah  ini  sering  digabungkan  dalam  suatu matriks  yang  dikenal  sebagai  matriks  kebingungan (confusion  matrix),  seperti  yang  ditunjukkan  dalam gambar berikut.
Gambar 4. Confussion Matrix
True Positive (TP) adalah ketika model memberikan prediksi yang tepat untuk kelas positif pada data uji. True Negative (TN) adalah ketika model memberikan prediksi yang tepat untuk kelas negatif pada data uji. False Positive (FP) terjadi saat model memberikan prediksi yang salah
dengan menganggap data uji sebagai kelas positif padahal seharusnya  negatif.  False  Negative  (FN)  adalah  ketika model  memberikan  prediksi  yang  salah  dengan menganggap  data  uji  sebagai  kelas  negatif  padahal seharusnya positif..

## 4. Parameter Hasil Akhir
Pada penelitian ini digunakan 4 parameter hasil akhir dari  pengujian yang  dilakukan  dari  algoritma  CNN  dan YOLO,  yakni  tingkat  precission,  recall  dan  F-1  score. Tingkat  presisi  (precision),  recall,  dan  F1  score  adalah metrik  evaluasi  yang  umum  digunakan  dalam  bidang machine  learning  dan  data  mining  untuk  mengukur kinerja dari model klasifikasi atau sistem deteksi. Setiap metrik  ini  memberikan  informasi  yang  berbeda  tentang kemampuan  model  dalam  melakukan  prediksi  yang benar.

## 1) Precission
Presisi mengukur seberapa baik model dalam mengidentifikasi  kelas  positif  dengan  benar  dari semua hasil yang diprediksi sebagai kelas positif. Ini berfokus  pada  seberapa  sedikit  hasil  positif  palsu (false positive) yang dihasilkan oleh model. Nilai presisi dapat dihitung dengan persamaan:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 − 𝐹𝑃 𝑥 100%

## 2) Recall
Recall mengukur seberapa baik model dalam mengambil  semua  kasus  positif  yang  benar  dari keseluruhan  data  positif.  Fokusnya  adalah mengurangi  jumlah  positif  palsu  (false  negative). Nilai recall dapat dihitung dengan persamaan:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%
3) F1-score
F1  score  adalah  rata-rata  harmonik  antara presisi  dan  recall.  Metrik  ini  berguna  ketika  kita ingin  mencari  keseimbangan  antara  presisi  dan recall, terutama ketika kelas positif dan negatif tidak seimbang  (imbalanced  class).  F1  score  mencapai nilai maksimum saat presisi dan recall memiliki nilai yang  sama.  Nilai  F1-score  dapat  dihitung  dengan persamaan:
𝐹1 − 𝑠 =  2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 100%

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  masing-masing  algoritma dilakukan proses training secara terpisah, lalu dilakukan pengujian dengan sebuah video yang akan diproses lebih dahulu  oleh  algoritma  YOLO  untuk  melakukan  proses cropping  berdasarkan  jenis  kendaraan  yang  terdeteksi. Setelah itu data yang telah diolah oleh algoritma YOLO akan  dilakukan  proses  klasifikasi  oleh  algoritma  CNN. Evaluasi  dilakukan  melalui  pengujian  terhadap  kinerja dari  proses  pelatihan dan  pengujian  yang telah  disusun. Hasil pencatatan akan dipisahkan berdasarkan kelas-kelas yang telah ditentukan, yaitu motor, mobil, bus, dan truk.
1) Training Algoritma YOLO
Training  data  pada  algoritma  YOLO  terdiri  dari  484 gambar  yang  terbagi  menjadi  4 class .  Pada class motor terdapat 2050 tag , class mobil terdapat 3650 tag , class bus 365 tag dan pada class truck terdapat 417 tag . Pengujian ini dilakukan hingga epoch 50 dapat dilihat pada Tabel 1. Hasil berupa precission dapat dilihat pada Gambar 5, hasil recall dapat  dilihat  pada  Gambar  6  dan  untuk F1-score dapat dilihat pada Gambar 7.
Tabel 1 Data Training YOLO Epoch Precission Recall F1-score 10 0,559 0,632 0,593 20 0,853 0,819 0,835 30 0,901 0,88 0,890 40 0,923 0,915 0,918 50 0,936 0,914 0,924
Gambar 5. Grafik Precission Hasil Training

## YOLO
Gambar 6. Grafik Recall Hasil Training YOLO
Gambar 7. Grafik F1-score Hasil Training YOLO
Tabel 2 Summary Data Training YOLO Class Precission Recall F1-score Motor 0,897 0,848 0,871 Mobil 0,94 0,918 0,928 Bus 0,985 0,951 0,967 Truck 0,92 0,94 0,929
Dari data hasil algoritma YOLO  yang dibagi menjadi 5 tingkatan epoch mulai  dari epoch 10,  20,  30,  40  dan  50 menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  pada  setiap epoch yang  ditunjukkan  kenaikan  pada  setiap  parameter yakni  precission,  recall  dan  f1-score  yang  dapat  dilihat pada Tabel 1.
2) Training Algoritma CNN
Training  pada  algoritma  CNN  terdiri  dari  400  gambar dalam bentuk cropping yang sudah dibagi kedalam 4 class , dimana class motor  berisi  100 crop gambar, class mobil berisi 100 crop gambar, class bus berisi 100 crop gambar dan class truck  juga  berisi  100 crop gambar.  Pengujian  ini dilakukan hingga epoch 50 seperti pada algoritma YOLO yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil  berupa
accuracy dapat dilihat pada Gambar 8 dan hasil berupa loss dapat dilihat pada Gambar 9.
Tabel 3 Data Training CNN Epoch Precission Recall F1-score 10 0,82 0,82 0,82 20 0,88 0,87 0,87 30 0,90 0,90 0,90 40 0,96 0,95 0,96 50 0,95 0,95 0,95
Dari  data  hasil  algoritma  CNN  yang  terbagi  menjadi  5 tingkat epoch ,  yakni epoch 10,  20,  30,  40  dan  50 menunjukkan  sedikit  peningkatan  antar  tingkat  pada seluruh parameter yakni precission, recall dan f1-score.
Gambar 8. Grafik Accuracy Hasil Training CNN
Gambar 9. Grafik Loss Hasil Training CNN
Tabel 4 Summary Data Training CNN Class Precission Recall F1-score Motor 0,897 0,848 0,871 Mobil 0,94 0,918 0,928 Bus 0,985 0,951 0,967 Truck 0,92 0,94 0,929
3) Cropping Data Uji
Data yang akan menjadi bahan uji pada penelitian ini adalah berupa file video berdurasi 35 detik yang menampilkan  rekaman  keadaan  jalan  raya  yang
sedang  dilalui  banyak  kendaraan.  Video  tersebut pertama  kali  akan  melalui  proses cropping yang dilakukan oleh algoritma YOLO berdasarkan data training yang telah didapatkan sebelumnya. Data hasil cropping akan  dipisahkan  berdasarkan class yang sudah ditentukan dalam proses training.
Gambar 10. Data video yang akan dilakukan proses cropping oleh algoritma YOLO
4) Proses Klasifikasi
Data  yang  telah  memalui  proses cropping oleh  algoritma YOLO akan diklasifikasikan oleh algoritma CNN dengan menggunakan  data  training  CNN  (model  training epoch 50)  yang  juga  sudah  didapatkan  sebelumnya.  Hasil pengolahannya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5 Summary Data Testing YOLO + CNN Class Precission Recall F1-score Motor 0,81 0,57 0,67 Mobil 0,82 0,73 0,77 Bus 0,08 0,36 0,13 Truck 0,29 0,28 0,28
Gambar 11. Hasil Testing YOLO + CNN
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dari  hasil  yang  didapatkan setelah  proses  testing,  bahwa class mobil  mendapatkan nilai yang paling besar diantara class lain. Lalu diikuti oleh class motor,  lalu class truck  dan  terakhir class bus  pada masing-masing parameter.
Tabel 6 Data Testing YOLO + CNN Epoch Precission Recall F1-score 10 0,33 0,41 0,31 20 0,45 0,43 0,38 30 0,51 0,42 0,36 40 0,50 0,54 0,50 50 0,50 0,48 0,46
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  data testing  dengan  kombinasi  algoritma  YOLO  dan  CNN menunjukkan hasil yang kurang baik.
Hasil dari testing pada tabel tersebut terlihat meningkat dari epoch 10 ke epoch 20 pada parameter precission, recall dan  f1-score.  Pada epoch 30  terjadi  peningkatan  yang signifikan  pada  parameter  precission  namun  pada parameter recall terjadi sedikit penurunan yang berimbas pada turunnya nilai f1-score. Kemudian beralih ke epoch 40  sedikit  terjadi  penurunan  pada  parameter  precission namun terjadi peningkatan pada parameter recall dan f1- score. Dan pada epoch 50 tidak terjadi peningkatan pada parameter  precission  namun  ada  penurunan  pada  nilai recall dan f1-score.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  baik algoritma  YOLO  dan  CNN  masing-masing  memiliki performa  yang  baik  dalam  mendeteksi  kendaraan berdasarkan class yang  telah  ditentukan.  Hal  ini ditunjukkan  pada  Tabel  1  dan  Tabel  3  pada  proses training  masing-masing  algoritma.  Namun  pada  saat proses klasifikasi yang ditunjukkan pada Tabel 6 dengan cara kombinasi algoritma YOLO dan CNN menunjukkan hasil  yang  tidak  sebaik  pada  saat  training  pada  masing- masing  algoritma  yang  digunakan.  Hal  ini  juga  terlihat pada  Tabel  5  yang  menunjukkan  nilai  pada  masing- masing parameter berdasarkan tiap class tidak sebaik pada masing-masing algoritma YOLO dan CNN. Hal ini bisa terjadi karena perbedaan karakteristik pengenalan gambar antara  algoritma  YOLO  dan  CNN,  dimana  pada algoritma  YOLO  bisa  mendeteksi  objek  yang  terlihat walaupun  tidak  sepenuhnya  terbuka  (ada  bagian  yang tertutup objek lain) berdasarkan hasil tagging saat proses training.  Sedangkan  algoritma  CNN dilatih berdasarkan cropping gambar objek secara penuh (terlihat seluruhnya). Hal yang juga mempengaruhi hasil penelitian ini adalah jumlah  dataset  pada  masing-masing  algoritma  dan  jenis cropping gambar yang menjadi data training pada algoritma CNN.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat melakukan penelitian dengan jenis database yang berbeda, dalam artian data training dan data testing yang digunakan bisa  dalam  waktu  yang  berbeda,  misalnya  pada  waktu
gelap/malam hari. Lalu dataset dan class yang digunakan dalam bentuk yang lebih bervariasi, misalnya perbedaan dalam  jenis  mobil  berupa  sedan,  pickup  dan  SUV,  lalu pada class truck bisa dibedakan berdasarkan bentuk dan fungsinya,  misalnya  truck  engkel,  dump  truck,  tronton dan trailer. Saran selanjutnya adalah dataset hasil cropping YOLO bisa diujicobakan untuk menjadi dataset training algoritma  CNN,  setelah  dilakukan  sortir  terhadap kesalahan klasifikasi dari algoritma YOLO jika ada.

## 5. Daftar Pustaka
[1] K. A. Shianto, K. Gunadi, dan E. Setyati, “Deteksi Jenis  Mobil  Menggunakan  Metode  YOLO  Dan Faster R- CNN”.
[2] B.  P.  G.  Pamungkas,  B.  Nugroho,  dan  F. Anggraeny,  “Deteksi  Dan  Menghitung  Manusia Menggunakan YOLO- CNN,” vol. 02, no. 1, 2021.
[3] J.  Sanjaya  dan  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. Dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  Agu  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[4] S.  Winiarti,  M.  Y.  A.  Saputro,  dan  S.  Sunardi, “Deep  Learning  dalam  Mengindetifikasi  Jenis
Bangunan Heritage dengan Algoritma
Convolutional  Neural  Network,” J.  MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, hlm. 831, Jul 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3058.
[5] Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, dan P. A. Jusia, “Eksperimen  Pengenalan  Wajah  dengan  fitur
Indoor Positioning System menggunakan Algoritma CNN,” Paradig. - J. Komput. Dan Inform. , vol.  22,  no.  2,  hlm.  109 – 116,  Sep  2020,  doi: 10.31294/p.v22i2.8906.
[6] N.  Y.  S.  Mendrofa,  A.  Mahfuzie,  M.  Faisal,  A. Haidar,  dan  P.  Rosyani,  “Perbandingan  Metode YOLO Dan FAST R-CNN Dalam Sistem Deteksi Pengenalan Kendaraan,” vol. 1, no. 2, 2023.
[7] F. Andrianson, Lina, dan A. Chris, “Pendeteksian Sel Darah Putih Dari Citra Preparat Dengan You Look Only Once,” vol. 9, no. 1, 2021.
[8] L.  Rahma,  H.  Syaputra,  A.  H.  Mirza,  dan  S.  D. Purnamasari,  “Objek  Deteksi  Makanan  Khas Palembang Menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once),” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no.
3, hlm. 213 – 232, Nov 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[9] M.  S.  Nuha  dan  R.  Alexandro  H.,  “Pemanfaatan YOLO  untuk  Pengenalan  Kesegaran  Buah Mangga,” Joutica , vol. 7, no. 1, hlm. 513, Feb 2022, doi: 10.30736/jti.v7i1.747.
[10]  F. D. Wahyuningtyas,  A. Arafat,  A.  Stiawan, dan D. Rolliawati, “Komparasi Algoritma Hierarchical, K-Means,  dan  DBSCAN  pada  Analisis  Data Penjualan  Melalui  Facebook,” Explore  J.  Sist.  Inf. Dan Telematika , vol. 14, no. 1, hlm. 7, Jun 2023, doi: 10.36448/jsit.v14i1.2931.
[11]  A.  M.  Retta,  A.  Isroqmi,  dan  T.  D.  Nopriyanti, “Pengaruh  Penerapan  Algoritma  Terhadap Pembelajaran Pemrograman Komputer,” Indiktika J. Inov. Pendidik. Mat. , vol. 2, no. 2, hlm. 126 – 135, Mei 2020, doi: 10.31851/indiktika.v2i2.4125.
[12] R. M. Mailoa dan L. W. Santoso, “Deteksi Rompi dan  Helm  Keselamatan  Menggunakan  Metode YOLO dan CNN”.
[13]  R.  A.  Hamzah,  C.  Setianingsih,  dan  R.  A. Nugrahaeni,  “Deteksi  Pelanggaran  Parkir  Pada Bahu Jalan Tol Dengan Intelligent Transportation System Menggunakan Algoritma Faster R- Cnn”.
[14]  S. Sakib, N. Ahmed, A. J. Kabir, dan H. Ahmed, “An Overview of Convolutional Neural Network: Its Architecture and Applications,” Mathematics & Computer  Science,  preprint,  Feb  2019.  doi:
10.20944/preprints201811.0546.v4.
[15] F.  Rachmawati  dan  D.  Widhyaestoeti,  “Deteksi Jumlah  Kendaraan  di  Jalur  SSA  Kota  Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO”.
[16]  D.  S.  Aulia,  C.  Setianingsih,  dan  M.  Kallista, “Deteksi Tanda Kehidupan Pada Korban Bencana Alam Dengan Algoritma YOLO Dan Open Pose”.