IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN TENSORFLOW DALAM MENDETEKSI SEBUAH OBJEK

Abstract

Memasuki era industri 4.0 teknologi digital dan internet menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan kehidupan. Salah satu ilmu yang berkembang adalah penggunaan Artificial Intelligence (AI). Menggunakan Artificial Intelligence dapat membantu sebuah sistem komputer untuk mendeteksi sebuah objek sehingga dapat memberikan informasi yang efektif dan efisien. Proses pengenalan objek dapat menggunakan metode yang bisa mengekstraksi fitur secara otomatis yaitu metode deep learning. Salah satu metode deep learning yang dapat melakukan ekstraksi fitur citra/gambar adalah Convolutional Neural Network yang menghasilkan klasifikasi sebuah citra gambar atau video untuk mendapatkan informasi yang efektif dan efisien. Saat ini kendaraan bermotor merupakan alat yang paling dibutuhkan sebagai media transportasi. Dilihat dari semakin banyaknya merk kendaraan bermotor yang masuk di Indonesia. Dilihat dari data penjualan motor pada tahun 2018 menunjukkan bahwa Honda dan Yamaha merupakan merk sepeda motor dengan jumlah penjulan terbanyak di Indonesia. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mengetahui rancangan sistem yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah objek. Untuk pendeteksian sebuah objek pada sebuah citra menggunakan algoritma Convolutional Neural Network adalah menggunakan jaringan CNN yang dikembangkan oleh Visual Geometry Group dengan VGG16-Net dimulai dari pengumpulan data gambar, melakukan labeling, konversi berkas dan ekstraksi citra menjadi tfrecord, melakukan pengaturan konfigurasi, training model, dan melakukan pengujian terhadap model. Hasil testing model mendapatkan tingkat akurasi yang di dapatkan cukup tinggi sekitar 92-98% pada proses pengujian kendaraan roda dua Honda dan Yamaha.