Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dalam beberapa tahun terakhir, keamanan data pada sistem informasi organisasi telah menjadi perhatian serius. Banyak serangan menjadi kurang terdeteksi oleh firewall dan perangkat lunak antivirus. Untuk meningkatkan keamanan, intrusion detection systems (IDS) digunakan untuk mendeteksi serangan dalam lalu lintas jaringan. Saat ini, teknologi IDS memiliki masalah kinerja mengenai akurasi deteksi, waktu deteksi, pemberitahuan alarm palsu, dan deteksi jenis serangan baru atau belum diketahui. Beberapa studi telah menerapkan pendekatan pembelajaran mesin (machine learning) sebagai solusi, dan mendapat beberapa peningkatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran ensemble (ensemble learning) yang dapat mengintegrasikan manfaat dari setiap algoritma pengklasifikasi tunggal. Pada penelitian ini, dibandingkan tujuh pengklasifikasi tunggal untuk mengidentifikasi pengklasifikasi dasar yang digunakan untuk model ensemble learning. Kemudian dataset IDS terbaru dari Canadian Institute for Cybersecurity yaitu CSE-CIC-IDS2018 digunakan untuk mengevaluasi model ensemble learning. Hasil percobaan menujukan bahwa implementasi metode ensemble learning khususnya majority voting dengan tiga algoritma dasar (gradient boosting, decision tree dan logistic regression) dapat meningkatkan nilai akurasi lebih baik dibandingkan implementasi algoritma klasifikasi tunggal, yaitu 0,988. Selanjutnya, implementasi teknik pemilihan fitur spearman-rank order correlation pada dataset CSE-CIC-IDS2018 menghasilkan 23 dari 80 fitur, dan dapat meningkatkan waktu pelatihan model, yaitu menjadi 11 menit 4 detik dibanding sebelumnya 34 menit 2 detik. ......In recent years, data security in organizational information systems has become a serious concern. Many attacks are becoming less detectable by firewall and antivirus software. To improve security, intrusion detection systems (IDSs) are used to detect anomalies in network traffic. Currently, IDS technology has performance issues regarding detection accuracy, detection times, false alarm notifications, and unknown attack detection. Several studies have applied machine learning approaches as solutions. This study used an ensemble learning approach that integrates the benefits of each single classifier algorithms. We made comparisons with seven single classifiers to identify the most appropriate basic classifiers for ensemble learning. Then the latest IDS dataset from the Canadian Institute for Cybersecurity, CSE-CIC-IDS2018, was used to evaluate the ensemble learning model. The experimental results show that the implementation of the ensemble learning method, especially majority voting with three basic algorithms (gradient boosting, decision tree and logistic regression) can increase the accuracy rate better than the implementation of a single classification algorithm, which is 0.988. Furthermore, the implementation of the spearman-rank order correlation feature selection technique in the CSE-CIC-IDS2018 dataset produced 23 of the 80 features, and could increase the model training time, which was 11 minutes 4 seconds compared to 34 minutes 2 seconds before.

Abstrak :
ABSTRAK
Klasifikasi emosi manusia merupakan salah satu topik hangat yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, baik medis maupun militer. Emosi manusia sendiri dapat diklasifikasi dengan berbagai metode, salah satunya adalah Machine Learning (ML). Machine learning merupakan proses pembelajaran computer untuk menyelesaikan task tertentu, dengan menggunakan metode ini hasil yang didapatkan akan lebih akurat dan konstan. Dalam tesis ini akan dikembangkan sistem klasifikasi emosi manusia berdasarkan sinyal EEG dari DEAP yang berbasis ML dengan berbagai studi metode ML, seperti Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) hingga Random Forest (RF). Sistem klasifikasi kemudian akan dikembangkan kembali menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dari penelitian ini didapatkan bahwa nilai recognition rate yang dihasilkan hanya berkisar 50% dengan nilai maksimal 62%. Sistem juga diberikan feature selection layer untuk memaksimalkan recognition rate, namun penambahan ini tidak memberikan hasil yang signifikan. Dengan demikian recognition rate pada sistem klasifikasi menggunakan sinyal EEG sangat bergantung pada pemrosesan sinyal raw.

---

ABSTRACT
The classification of human emotions is a hot topic that can be utilized in various fields, both medical and military. Human emotions themselves can be classified by various methods, one of which is Machine Learning (ML). Machine learning is a process of learning computers to complete certain tasks, using this method the results obtained will be more accurate and constant. In this thesis a human emotion classification system will be developed based on EEG signals from DEAP dataset using various ML method studies, such as Backpropagation Neural Network (BPNN), k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) to Random Forest (RF). The classification system will be developed again using the Convolutional Neural Network (CNN) method. From this study it was found that the value of the recognition rate produced is only around 50% with a maximum value of 62%. The system is also given a feature selection layer to maximize recognition rate, but this addition does not provide significant results. Thus the recognition rate in the classification system using EEG signals is very dependent on raw signal processing.

Abstrak :
Prediksi klaim dan prediksi risiko asuransi dilakukan untuk mengklasifikasikan klaim dan tingkat risiko dalam industri asuransi. Dari sudut pandang pembelajaran mesin, masalah prediksi klaim merupakan klasifikasi dua kelas dan masalah prediksi risiko adalah klasifikasi multi-kelas. Untuk mengklasifikasikan klaim dan risiko, model pembelajaran mesin akan memprediksi berdasarkan data historis. Dalam data historis pemohon asuransi, akan ada kemungkinan nilai yang hilang (missing values) sehingga perlu untuk mengatasi masalah tersebut agar memberikan kinerja yang lebih baik. XGBoost adalah metode pembelajaran mesin yang banyak digunakan untuk masalah klasifikasi dan dapat menangani nilai yang hilang (missing values) tanpa dilakukan proses imputasi terlebih dahulu. Penelitian ini menganalisis kinerja metode XGBoost dalam menangani nilai-nilai yang hilang (missing values) untuk prediksi klaim dan prediksi risiko dalam asuransi dan kinerja tersebut juga dibandingkan dengan metode imputasi standard lainnya, yaitu metode mean dan k-nearest neighbors (KNN). Simulasi menunjukkan bahwa model XGBoost tanpa dilakukan proses imputasi memberikan hasil yang sebanding dengan model XGBoost dengan imputasi ......Claim prediction and risk prediction of insurance is carried out to classify claims and the levels of risk in insurance industries. From the machine learning point of view, the problem of claim prediction is a two-class classification, and the problem of risk level prediction is a multi-class classification. To classify the claims and risk, a machine learning model will predict based on historical data. In the insurance applicant's historical data, there will be the possibility of missing values so that it is necessary to deal with these problems to provide better performance. XGBoost is a machine learning method that is widely used for classification problems and can handle missing values without an imputation preprocessing. This study analyzed the performance of the XGBoost model in handling missing values for claim prediction and risk prediction in insurance and the performance is also compared with other standard imputation methods, i.e the mean and k-nearest neighbors (KNN) method. The simulations show that the XGBoost model without any imputation preprocessing gives a comparable result to one of the XGBoost models with an imputation preprocessing.

Abstrak :
Memprediksi penjualan produk sangatlah penting bagi perusahaan FMCG terutama pada kondisi ekonomi yang tak menentu saat ini. Kemampuan untuk mencapai efisiensi dalam pembuatan, pendistribusian, dan pemasaran barang, sangatlah bergantung pada seberapa akurat perkiraan penjualan. Pengaruh prediksi penjualan yang salah dapat menyebabkan perubahan perilaku konsumen terhadap produk, persediaan berlebih, dan kurangnya stok di pasar. Banyak penelitian yang menunjukkan bahwa metoda machine learning saat ini adalah metoda terbaik untuk memprediksi penjualan, namun, banyak perusahaan masih kesulitan untuk menggunakan metoda machine learning ini dikarenakan banyak variabel yang dibutuhkan untuk memprediksi penjualan agar hasilnya menjadi lebih akurat. Penelitian ini mengusulkan kerangka sederhana untuk memprediksi penjualan produk menggunakan metoda machine learning regresi linear, decision tree, random forest serta support vector machine dalam variabel seperti harga produk, tingkat distribusi, pemasaran dan variabel eksternal seperti inflasi, indeks kepercayaan konsumen dan tingkat bunga. Hasilnya menunjukkan bahwa menggabungkan regresi random forest untuk meramalkan Indeks kepercayaan Konsumen dan kemudian menggunakan regresi support vector dalam variabel-variabel ini cukup akurat untuk memprediksi penjualan. ......Predicting the sales of the product is becoming more critical for fast-moving consumer goods company especially during unprecedented times. The ability to achieve efficiency for manufacturing, distributing, and marketing for the goods, are really dependent on how accurate the sales forecast is. The effect of wrong sales prediction could lead to consumer behavior changes towards the product, excessive inventory, and out of stocks in the market. Many papers show that machine learning techniques are currently the best practice to predict sales, however, many companies are still struggling to use these machine learning techniques due to many variables that are being needed to forecast the sales for the result to become more accurate. This study proposed a simple framework to forecast the sales of products using the combined supervised machine learning technique between multiple linear regression, decision tree regression, random forest regression, and support vector regression within internal marketing variables such as product price, distribution level, and marketing spends and external variables such as inflation, consumer confidence index and interest rate. The results show that combining random forest regression to forecast the Consumer Confidence Index and then using support vector regression within these variables is quite accurate to predict the sales.

Abstrak :
Penelitian ini melakukan klasifikasi stadium penyakit Diabetik Retinopati (DR) menjadi 2 hirarki, yaitu Global dan Lokal. Hirarki Global hanya terdiri dari normal (0) dan abnormal (1). Sedangkan klasifikasi lokal terdiri dari 4 kategori yaitu kategori normal (R0), early NPDR (R1), advanced NPDR (R3), dan PDR (R4). Kategori early NPDR adalah stadium mild NPDR, sedangkan advanced NPDR adalah gabungan dari moderate dan severe NPDR. Secara umum penelitian ini dilakukan untuk menyelesaikan masalah yang timbul akibat adanya kemiripan citra per kenaikan stadium yang tidak bisa dinilai secara kasat mata. Sehingga membutuhkan sebuah penanganan dimana citra retina dapat digolongkan ke dalam kategori yang tepat. Berdasarkan masalah tersebut, dilakukan 2 mekanisme percobaan untuk setiap hirarki, yaitu melalui pendekatan computer vision yang hanya fokus untuk mengolah citra secara keseluruhan dan pendekatan yang dilakukan oleh medis dimana sebelum menentukan kategori citra, terlebih dahulu dilakukan deteksi fitur penanda DR seperti eksudat, mikroaneurisma, dan pembuluh darah. Data yang digunakan ada 2 jenis yaitu data citra dari RSCM Jakarta dan database publik Diaretdb0. Metode klasifikasi ELM yang diusulkan mampu memberikan performansi yang cukup baik dari sisi waktu dan akurasi, dimana rata-rata klasifikasi menggunakan cross validation mencapai 50% untuk data RSCM dan 60% untuk data DB0. Sedangkan untuk klasifikasi lokal mencapai 50% untuk data RSCM dan 40% untuk data DB0. ......This study determined the classification of the stage of disease Diabetic retinopathy (DR) into two hierarchies , namely the Global and the Local . Global hierarchy consisting only of normal (0) and abnormal (1). While local classification consists of 4 categories: normal category (R0), early NPDR (R1), advanced NPDR (R3), and PDR (R4). Categories early stages of NPDR is Mild NPDR, whereas advanced NPDR is a combination of moderate and severe NPDR. In general, this study was conducted to resolve the problems arising from the similarity image that stage increments can not be assessed by naked eye . Thus require a treatment in which the retinal image can be classified into appropriate categories . Based on these issues, conducted 2 experiments for each hierarchy mechanism, namely through the computer vision approach that only focuses on the image of the overall process and the approach taken by a medical before determining which image category , first detection of features such as bookmarks DR exudates, microaneurysms, and blood vessels . The data used there are 2 types of image data from public databases RSCM Jakarta and Diaretdb0. The proposed classification method ELM is able to provide good enough performance in terms of time and accuracy , where the average classification using cross validation to achieve 50 % for data RSCM and 60 % for data DB0. Whereas for the local classification, data RSCM achieve 50 % and 40 % for data DB0.

Abstrak :
Sistem penilai otomatis SIMPLE-O untuk bahasa Jepang telah diteliti selama beberapa tahun belakangan. Namun, penilaian yang dilakukan belum mencakup nilai morfologis, padahal morfologi merupakan hal yang penting dalam ujian sastra. Penelitian ini melakukan clustering pada 215 jawaban mahasiswa dan mengelompokkannya ke 6 cluster berdasarkan topiknya. Berdasarkan hasil, didapatkan bahwa K-means clustering mengelompokkan dengan lebih baik dibanding hierarchical agglomerative clustering (HAC), terutama dengan penambahan Romanisasi. K-means clustering dengan Romansasi menunjukkan 96.5% precision dan 96% recall, sementara HAC memiliki 95% precision dan 93.7% recall. Pada proses penilaian, jawaban dinilai pertopik atau nomor soal dan dicari rasio antara nilai yang didapat dari LSA dengan nilai morfologi dengan akurasi tertinggi. LSA memiliki rata-rata akurasi 79.92%. Penambahan analisis morfologi pada nilai akhir mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 78.77% dengan bobot 10% nilai morfologi dan 90% nilai LSA. ......The research on automated grading system SIMPLE-O for Japanese language has been done for a few years. However, in the grading system, there is still no means to grade the morphological component even though it is an important part of language test. This research groups 215 student answers to 6 cluster according to the topics. According to the results, K-means clustering performs better than hierarchical agglomerative clustering (HAC) especially with Romanization. K-means clustering with Romanization shows 96.5% precision and 96% recall while HAC has 95% precision and 93.7% recall. For the grading prosess, the answers will be scored by its topic or question number and the ratio between similarity measurement score and morphological score with the highest accuracy will be selected. LSA has the average accuracy of 79.92%. With the addition of morphological analysis on the final score, the highest average accuracy of 78.77% is selected with the ratio of 10% morphological score and 90% LSA score.

Abstrak :
Artificial Intelligence (AI) model Machine Learning (ML) merupakan perkembangan teknologi yang memiliki potensi untuk berperan sebagai pengambil keputusan dalam kehidupan manusia. Teknolgi harus dijaga agar memberikan dampak positif dalam kehidupan masyarakat sesuai amanat dalam Pasal 28C UUD 1945. Pemerintah yang memiliki kewajiban untuk memenuhi hal tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaturan terkait AI model ML terkait penggunaan dan pemanfaatan di Indonesia. Penelitian ini juga akan menganlisa peraturan hukum Indonesia dalam melingkupi prinsip Ethical and trustworty AI dalam penyelenggaraan AI model ML. Kemudian penelitian ini juga mengalisa bentuk pertanggunjawaban hukum terkait AI di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian yuridis normatif dengan pendekatan kualitif yang bersifat exploratoris. Hasil dari penelitian ini menunjukan Indonesia memiliki sisnas IPTEK untuk mencapai tujuan Pasal 28C UUD 1945. AI yang tergolong dalam sistem elektronik, menjadikan tunduk pada aturan terkait penyelenggaraan sistem elektronik dalam UU ITE. Utilitarian purposes yang melekat pada teknologi AI membuat perlindungan kekayaan intelektual berada dalam perlindungan Paten. Ethical dan trustworthy pada AI dapat dikrucutkan kedalam 5 prinsip utama dalam penggunaan dan pemanfaatan AI dalam industri. Prinsip tersebut adalah Keaman dan Keselamatan, Privasi, Keadilan, Transparansi serta Akuntabilitas. Prinsip ini telah tertanggulangi dalam prinsip dalam strategi nasional kecerdasan Artifisial. Pemenuhan standar produk AI dan Kode Etik yang mengadopsi prinsip ethical and trustworthy AI diperlukan dalam peraturan hukum di Indonesia saat ini. Berdasarkan peraturan yang ada, pertanggungjawaban dalam penyelenggaraan Sistem Elektronik, termasuk AI, menerapkan prinsip praduga bersalah. Besarnya risiko pada AI membuatnya termasuk kedalam dengerous activities, sehingga perlu diterapkan strict liability. ......Artificial Intelligence (AI) Machine Learning (ML) model is a technologicaldevelopment that has the potential to be a decision maker in human life. According to the article 28C of the UUD 1945, technology must be maintained to has a positive impact on people's lives. Government has the obligation to fulfill this. The purpose of this research is to analyze regulations related to AI model ML about its use and utilization in Indonesia. This research will also analyze Indonesian regulations covering principles of Ethical and trustworthiness of AI in implementation of AI model ML. Then this reasearch also analyzes forms of legal liabiility related to AI in Indonesia. Analysis method used a normative juridical research with a qualitative approach. The results show that Indonesia has Sisnas IPTEK to achieve a possitive impact. AI is classified as an electronic system, making it subject to rules related to the implementation of electronic systems in UU ITE. AI being protect by Paten, because of utilitarian purposes attached to it. Ethical and trustworthy of AI can be narrowed down into 5 main principles. These are Security and Safety, Privacy, Fairness, Transparency and Accountability. They have been addressed in Stragtegi Nasional Kecerdasan Artifisial. Current regulations require product standard and Code of Ethics that adopts ethical and trustworthy principles of AI. Based on existing regulations, legal liability in operation of Electronic Systems, including AI, applies the presumption of guilt. Big risk in AI makes it included in dengerous activities, so it is necessary to applystrict liability.

Abstrak :
ABSTRAK
Salah satu komponen penting dalam Sistem Monitoring Keamanan Jaringan adalah Intrusion Detection System IDS yang berfungsi untuk mendeteksi setiap potensi serangan yang mengancam keamanan jaringan. Keunggulan sebuah IDS ditentukan oleh kemampuannya untuk mendeteksi serangan siber secara akurat dan mudah beradaptasi terhadap perubahan lingkungan sistem yang terus berkembang. Sebuah IDS yang akurat mampu mendeteksi berbagai jenis serangan secara tepat dengan sedikit kesalahan deteksi false alarm .Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan metode machine learning ke dalam IDS yang digunakan untuk mendeteksi serangan dalam jaringan sebenarnya secara akurat dan cepat. Dalam pengembangan model machine learning untuk IDS ini digunakan dataset KDDCUP rsquo;99 dan NSL-KDD. Dengan melakukan analisis pemilihan fitur diperoleh subset 28 fitur dari total 41 fitur dataset KDD yang paling relevan dan dapat diimplementasikan dalam jaringan sebenarnya. Dalam pengembangan model machine learning diperoleh hasil bahwa metode terbaik adalah menggunakan SVM.Pada tahap implementasi digunakan metode multi-stage detection yang memberikan hasil deteksi serangan yang lebih cepat dan akurat. Hasil ujicoba model IDS yang telah dikembangkan menggunakan metode machine learning dengan implementasi multi-stage detection mampu mendeteksi serangan dengan tingkat akurasi sampai 99,37 . Lebih jauh lagi, kecepatan proses deteksi meningkat dengan rata-rata 24 pada data testing dan rata-rata 10 pada lingkungan jaringan sebenarnya.

---

ABSTRACT
An important component in Network Security Monitoring System is Intrusion Detection System IDS . IDS serves to detect any potential attacks that threaten network security. The reliability of an IDS is determined by its ability to detect cyber attacks accurately, and to dynamically adapt to ever-evolving system environment changes. An accurate IDS is able to detect different types of attacks appropriately with minimum false alarm.This research designs and implements machine learning method into IDS to detect actual network attacks accurately and quickly. In the development of machine learning model for IDS, KDDCUP 39;99 and NSL-KDD dataset are used. By performing feature selection analysis, a subset of 28 most relevant features of a total of 41 features of KDD dataset is obtained and can be implemented in the actual network. In the development of machine learning model it is found that the best method for our approach is by using SVM.In the implementation phase the proposed multi-stage detection method provides faster and more accurate attack detection. The experiments also show that combining machine learning method with multi-stage detection implementation improves detection accuracy up to 99.37 . Further, the proposed method increases the average speed of detection process up to 24 in data testing and up to 10 average in the real network environment.

Abstrak :
Kanker merupakan salah satu penyakit yang memiliki angka kematian tergolong tinggi di dunia. Analisis dengan menggunakan citra histopatologi merupakan gold standar yang dilakukan untuk diagnosa kanker. Kehadiran machine learning dan deep learning memanfaatkan data untuk dilatih dan kemudian akan menghasilkan metode untuk memprediksi atau identifikasi kanker. Kebutuhan data di dalam machine learning terlebih lagi deep learning sudah seharusnya tersedia. Namun, permasalahan yang kerap kali terjadi jika melakukan penelitian dengan data medis histopatologi adalah keterdiaan data yang terbatas. Salah satu kebaruan dari disertasi ini adalah telah berhasil melakukan modifikasi dan algoritma sliding window untuk mengatasi keterbatasan data citra histopatologi yang disebut dengan conditional sliding windows. Selain itu, disertasi ini juga telah berhasil merancang arsitektur deep learning untuk menghasilkan metode identifikasi status kanker dengan citra histopatologi dengan akurasi dapat dibandingkan dengan metode terkini yang berkembang. Penggunaan conditional sliding window mampu menghasilkan beberapa skenario dataset citra histopatologi yang akan digunakan sebagai dataset untuk proses pelatihan. Arsitektur yang dikembangkan adalah convolutional neural network (CNN) yang kami sebut dengan CNN-7-5-7. Dibandingkan dengan arsitektur deep learning seperti Alexnet dan DenseNet, CNN 7-5-7 menghasilkan performa yang lebih konsisten dan juga relatif lebih cepat dalam pelatihan. Apabila dibandingkan dengan model dengan data hasil pembangkitan Generative Adversarial Network (GAN). ......Cancer is a disease that has a relatively high mortality rate in the world. Analysis using histopathological images is the gold standard for cancer diagnosis. The presence of machine learning and deep learning utilizes data to be trained and will produce methods to predict or identify cancer. The data needs in machine learning, especially deep learning, should be available. However, the problem that often occurs when conducting research with histopathological medical data is the limited availability of data. One of the novelties of this research is the successful modification and sliding window algorithm to overcome the limitations of histopathological image data which is called conditional sliding windows. In addition, this dissertation has also succeeded in designing a deep learning architecture to produce a method of identifying cancer status with histopathological images with an accuracy comparable to the latest developed methods. The use of conditional sliding windows is able to produce several scenarios of histopathological image datasets that will be used as datasets for the training process. The architecture developed is a convolutional neural network (CNN) which we call CNN-7-5-7. Compared to deep learning architectures such as Alexnet and DenseNet, CNN 7-5-7 delivers more consistent performance and is also relatively faster in training. When compared with the model with the generated Generative Adversarial Network (GAN) data.

Abstrak :

Kemacetan merupakan salah satu masalah yang belum bisa terselesaikan di kota-kota besar di Indonesia. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini, yaitu dengan memanfaatkan teknologi yang dapat memantau lalu lintas secara otomatis, agar dapat dimonitor dan dianalisis untuk pengembangan fasilitas serta kebijakan guna menyelesaikan masalah ini. Teknologi yang dapat diterapkan untuk masalah ini, yaitu teknologi image processing yang dikolaborasikan dengan machine learning dan dengan bantuan library OpenCV. Pendeteksian objek menggunakan MobileNet-SSD dan Caffe model, objek yang dideteksi merupakan kendaraan yang melintas di jalan, pengambilan input menggunakan kamera CCTV yang diakses oleh publik. Kecepatan, performa, akurasi, dan kepadatan jalanan merupakan variabel yang dianalisis pada penulisan ini. Hasil dari pendeteksian memiliki akurasi yang tidak cukup baik sekitar 43% untuk keseluruhan, dan 68% untuk pendeteksian mobil. Terdapat penambahan fitur pada penelitian ini, yaitu pendeteksian motor yang memiliki akurasi 51%

......Traffic jam is one of many problems that cannot be solved in various cities in Indonesia. One way to overcome this problem is to use technology that can monitor traffic automatically, so that traffic conditions can be monitored, and analyzed for the development of facilities and policies to solve this problem. One of the technologies that can be applied to this problem is image processing technology in collaboration with machine learning, and OpenCV. This research use Mobilenet-SSD and Caffe models for objects detection, objects detected are vehicles that cross the road, input is taken from CCTV cameras that can accessed by public. Speed, performance, accuracy, and road density are the variables analyzed in this paper. The results of the detection have an accuracy that is not good enough only about 43% for the whole detection, and 68% for the detection of the car, and 51% for the detection of the motorcycle