EFEKTIVITAS PENGGOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE CNN PADA SISTEM TRANSAKSI DI GERBANG TOL

Authors

  • Aditya Pratama Universitas Indo Global Mandiri
  • Hastha Sunardi Universitas Indo Global Mandiri
  • Ricky Maulana Fajri Universitas Indo Global Mandiri

DOI:

https://doi.org/10.36982/jinig.v2i1.4435

Keywords:

Convolutional Neural Network, CNN, Multiclass Image Classification, Jalan Tol

Abstract

Penelitian ini mengusulkan penerapan metode klasifikasi citra multikelas untuk meningkatkan efektivitas
penggolongan kendaraan dalam sistem transaksi di gerbang. Metode ini menggunakan pendekatan pembelajaran
mesin untuk mengenali dan mengelompokkan kendaraan berdasarkan citra yang diperoleh dari sistem
pengawasan gerbang. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan penggolongan
kendaraan, sehingga dapat mendukung efisiensi dalam proses transaksi gerbang. Pengujian dilakukan
menggunakan dataset beragam kendaraan dan hasilnya menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam
klasifikasi kendaraan secara akurat. Implementasi metode ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif
terhadap pengembangan sistem transaksi di gerbang, meningkatkan keandalan dan kecepatan layanan

Downloads

Published

2024-07-25

Issue

Vol. 2 No. 1 (2024)

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

external-statistic-user-interface-budi-arianto Abstract views: 104 / PDF downloads: 169