DEEP LEARNING OBJECT DETECTION PADA VIDEO MENGGUNAKAN TENSORFLOW DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara yang terkenal memiliki berbagai macam kebudayaan khas. Hampir setiap daerah memiliki kebudayaan khas yang unik salah satunya adalah kota Jepara yang terkenal dengan sebutan “kota ukir”. Ukiran Jepara memiliki ciri khas yaitu adanya motif jumbai dan banyak digunakan untuk memperindah furniture seperti meja dan kursi. Meja dan kursi merupakan dua perabot rumah tinggal yang sangat populer. Keduanya hampir selalu ada dan berfungsi vital dalam setiap aktivitas di dalam ruangan maupun di luar ruangan. Dengan berkembangnya zaman yang semakin modern, desain meja dan kursi juga semakin bervariasi yang membuat produsen meja dan kursi saling berlomba menghadirkan desain terbaik dengan bentuk yang semakin modern juga. Agar ukiran Jepara tidak dilupakan maka diperlukan sistem yang dapat mengenali meja dan kursi motif ukiran Jepara supaya tidak menghilang karena adanya jenis meja dan kursi dengan penerapan tren gaya terkini (modern). Salah satu bidang penelitian yang masih berkembang sampai saat ini adalah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Pengembangan cabang ilmu AI, salah satunya adalah computer vision. Dalam computer vision terdapat permasalahan yaitu object detection dan image classification. Deep learning yang digunakan untuk pengenalan dan klasifikasi objek adalah Convolutional Neural Network karena banyak digunakan pada penelitian terdahulu dan menghasilkan hasil yang signifikan dalam pengenalan citra. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan objek meja dan kursi motif ukiran Jepara menggunakan framework Tensorflow dengan dataset sebanyak 500 gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan metode CNN didapatkan tingkat akurasi hingga 98% untuk melakukan deteksi meja dan kursi motif ukiran Jepara pada sebuah frame gambar dan video.