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

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.

Kata kunci: Convolutional Neural Network, CNN, Multiclass Image Classification, Jalan Tol.