Metode CNN Dan Metode Haar Cascade Untuk Mendeteksi Sepeda Motor Yang Melintasi Area Trotoar

Abstract

Penggunaan trotoar di indonesia masih belum optimal dikarenakan masih banyak yang menggunakan trotoar sebagai lahan parkir, tempat berjualan, dan pengendara sepeda motor yang nekat melewati trotoar pada saat terjadi kemacetan yang dapat membahayakan pejalan kaki. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek sepeda motor yang melewati trotoar dengan menggunakan pengolahan citra digital dengan metode CNN dan metode Haar Cascade sebagai perbandingannya untuk mendeteksi pelanggaran sepeda motor diarea trotar agar pengendara bermotor lebih tertib dan disiplin dalam berkendara. Pengolahan citra digital dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan sepeda motor pada trotoar yang dihasilkan oleh kamera yang kemudian akan diolah melalui beberapa proses segmentasi, deteksi, dan klasifikasi untuk mendapatkan hasilnya. Adapun hasil penelitian ini bahwa metode deteksi objek menggunakan CNN menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88,4% dan metode Haar Cascade mendapatkan hasil akurasi 63,4% dari hasil pengujian menggunakan beberapa gambar untuk diuji.