Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN)
Teknologi pengolahan citra digital dan computer vision telah memainkan peran penting dalam meningkatkan sistem pengaturan lalu lintas. Meskipun kamera CCTV umum digunakan, kebanyakan sistem masih bersifat pasif dan terbatas dalam pengawasan arus lalu lintas. Dalam menanggapi kebutuhan akan sistem ya...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
LP3M Universitas Nurul Jadid
2024-04-01
|
| Series: | Journal of Electrical Engineering and Computer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jeecom/article/view/8242 |
| _version_ | 1827292831750815744 |
|---|---|
| author | Indra Irawanto Andi Sunyoto Kusnawi Kusnawi |
| author_facet | Indra Irawanto Andi Sunyoto Kusnawi Kusnawi |
| author_sort | Indra Irawanto |
| collection | DOAJ |
| description | Teknologi pengolahan citra digital dan computer vision telah memainkan peran penting dalam meningkatkan sistem pengaturan lalu lintas. Meskipun kamera CCTV umum digunakan, kebanyakan sistem masih bersifat pasif dan terbatas dalam pengawasan arus lalu lintas. Dalam menanggapi kebutuhan akan sistem yang lebih proaktif dan adaptif, dikembangkan berbagai sistem Manajemen Lalu Lintas Pintar yang mengintegrasikan teknologi deteksi objek kendaraan canggih, seperti kombinasi Haar Cascade Classifier dengan Convolutional Neural Network (CNN). Haar Cascade Classifier efektif dalam mendeteksi objek real-time, namun dapat mengalami kesulitan dalam kondisi gambar kompleks. Integrasi dengan CNN diharapkan meningkatkan akurasi deteksi kendaraan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi arsitektur CNN yang optimal untuk diintegrasikan dengan Haar Cascade guna mencapai efisiensi dan akurasi deteksi kendaraan yang lebih tinggi dalam pengaturan lalu lintas. Dari hasil eksperimen, kombinasi Haar Cascade dan CNN efektif dalam mendeteksi dan mengestimasi jumlah kendaraan. Performa model tergantung pada kompleksitas gambar, di mana semakin kompleks gambar, semakin rendah akurasi dan sensitivitasnya. Penggunaan arsitektur MobileNet dan Xception menunjukkan kemampuan yang baik dalam mendeteksi kendaraan, dengan Xception memberikan sedikit peningkatan dalam akurasi (80.13%) dibandingkan dengan MobileNet (79.19%), namun dengan waktu komputasi yang sedikit lebih lama (1.02 detik dibandingkan dengan 0.82 detik). Pilihan antara kedua model tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi, seperti kebutuhan untuk akurasi yang lebih tinggi atau kecepatan pemrosesan yang lebih cepat. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi untuk memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan sistem lalu lintas yang lebih cerdas dan responsif di masa depan. |
| first_indexed | 2024-04-24T13:13:41Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-28e73974c24a4100b495868083142756 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2715-0410 2715-6427 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-24T13:13:41Z |
| publishDate | 2024-04-01 |
| publisher | LP3M Universitas Nurul Jadid |
| record_format | Article |
| series | Journal of Electrical Engineering and Computer |
| spelling | doaj.art-28e73974c24a4100b4958680831427562024-04-04T23:42:28ZindLP3M Universitas Nurul JadidJournal of Electrical Engineering and Computer2715-04102715-64272024-04-0161475710.33650/jeecom.v6i1.82422899Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN)Indra Irawanto0Andi Sunyoto1Kusnawi Kusnawi2Magister Teknik Informatika Universitas Amikom YogyakartaMagister Teknik Informatika Universitas Amikom YogyakartaMagister Teknik Informatika Universitas Amikom YogyakartaTeknologi pengolahan citra digital dan computer vision telah memainkan peran penting dalam meningkatkan sistem pengaturan lalu lintas. Meskipun kamera CCTV umum digunakan, kebanyakan sistem masih bersifat pasif dan terbatas dalam pengawasan arus lalu lintas. Dalam menanggapi kebutuhan akan sistem yang lebih proaktif dan adaptif, dikembangkan berbagai sistem Manajemen Lalu Lintas Pintar yang mengintegrasikan teknologi deteksi objek kendaraan canggih, seperti kombinasi Haar Cascade Classifier dengan Convolutional Neural Network (CNN). Haar Cascade Classifier efektif dalam mendeteksi objek real-time, namun dapat mengalami kesulitan dalam kondisi gambar kompleks. Integrasi dengan CNN diharapkan meningkatkan akurasi deteksi kendaraan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi arsitektur CNN yang optimal untuk diintegrasikan dengan Haar Cascade guna mencapai efisiensi dan akurasi deteksi kendaraan yang lebih tinggi dalam pengaturan lalu lintas. Dari hasil eksperimen, kombinasi Haar Cascade dan CNN efektif dalam mendeteksi dan mengestimasi jumlah kendaraan. Performa model tergantung pada kompleksitas gambar, di mana semakin kompleks gambar, semakin rendah akurasi dan sensitivitasnya. Penggunaan arsitektur MobileNet dan Xception menunjukkan kemampuan yang baik dalam mendeteksi kendaraan, dengan Xception memberikan sedikit peningkatan dalam akurasi (80.13%) dibandingkan dengan MobileNet (79.19%), namun dengan waktu komputasi yang sedikit lebih lama (1.02 detik dibandingkan dengan 0.82 detik). Pilihan antara kedua model tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi, seperti kebutuhan untuk akurasi yang lebih tinggi atau kecepatan pemrosesan yang lebih cepat. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi untuk memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan sistem lalu lintas yang lebih cerdas dan responsif di masa depan.https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jeecom/article/view/8242sistem deteksi mobil, deep learning , convolutional neural network, haar cascade classifier, lampu lalu lintas pintar |
| spellingShingle | Indra Irawanto Andi Sunyoto Kusnawi Kusnawi Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) Journal of Electrical Engineering and Computer sistem deteksi mobil, deep learning , convolutional neural network, haar cascade classifier, lampu lalu lintas pintar |
| title | Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) |
| title_full | Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) |
| title_fullStr | Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) |
| title_full_unstemmed | Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) |
| title_short | Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) |
| title_sort | peningkatan akurasi deteksi kendaraan menggunakan kombinasi haar cascade classifier dan convolutional neural networks cnn |
| topic | sistem deteksi mobil, deep learning , convolutional neural network, haar cascade classifier, lampu lalu lintas pintar |
| url | https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jeecom/article/view/8242 |
| work_keys_str_mv | AT indrairawanto peningkatanakurasideteksikendaraanmenggunakankombinasihaarcascadeclassifierdanconvolutionalneuralnetworkscnn AT andisunyoto peningkatanakurasideteksikendaraanmenggunakankombinasihaarcascadeclassifierdanconvolutionalneuralnetworkscnn AT kusnawikusnawi peningkatanakurasideteksikendaraanmenggunakankombinasihaarcascadeclassifierdanconvolutionalneuralnetworkscnn |