Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pada Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya - YUSUP MIFTAHUDDIN; NUR FITRIANTI FAHRUDIN; MOCHAMAD FACHRY PRAYOGA (MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal, 2020)
AbstrakProses perhitungan jumlah kendaraan yang masih dilakukan secara manual dan membutuhkan banyak operator dalam pendataan. Berdasarkan hal itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasi kendaraan yang melintas di jalan raya secara otomatis. Dalam mengidentifikasi citra kendaraan, sistem menggunakan algoritma SIFT. Hasil fitur akan dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem dibangun untuk mendeteksi jenis kendaraan berat dengan mengukur tingkat akurasi keberhasilan berdasarkan nilai pencahayaan, jumlah objek, perubahan rotasi, serta pada kondisi siang dan malam hari. Dataset yang digunakan berjumlah 100 citra kendaraan berat. Kinerja sistem pada kondisi siang hari mendapat nilai presisi rata-rata 100%, nilai recall 54%, dan nilai akurasi 78%. Hasil pengukuran presisi dan recall, diperoleh nilai f-measure sebesar 67 %.Kata kunci: SIFT, kendaraan berat, K-Nearest NeighbourAbstractThe process of collecting vehicles still done manually and requires a lot of human resources. Therefore, we need a system that can detect and classify vehicles passing on the highway automatically. SIFT is an algorithm for identification of an image. The features will be compared using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. In this study,  system will be designed to detect the type of heavy vehicle using the SIFT method to measure the accuracy of success based on the value of lighting, number of objects, changes in rotation, and day night conditions. Dataset used was 100 heavy vehicle images. The system performance during daytime conditions gets an average precision value of 100%, a recall value of 54%, and an accuracy value of 78%. From the results of precision and recall, the f-measure value is 67 %.Keywords: SIFT, heavy vehicles, K-Nearest Neighbour