Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Deteksi Volume Kendaraan Menggunakan Metode Yolov3

Penulis

DOI:

https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18470

Abstrak

Abstrak—Traffic light adalah salah satu teknologi yang perlu dikembangkan di Indonesia, dimana pengelolaan arus lalu lintas yang berdampak pada kelancaran atau kemacetan jalan. Penggunaan teknologi terbarukan pada traffic light masih sangat minim, penggunaan sensor maupun pengembangan sistem pada objek masalah ini harus dikembangkan sedemikian rupa agar dapat memenuhi pencapaian arus lalu lintas yang efektif dan efisien. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah YOLO ( You Only Look Once ), yang penerapannya berupa penerapan pada skenario traffic light simpang empat menggunakan data rekaman video arus lalu lintas. Penggunaan metode ini diharapkan dapat digunakan secara maksimal karena algoritma yang dikembangkan pada metode ini dikhususkan untuk mendeteksi objek secara real-time. Berdasarkan hasil pengolahan data yang diambil sebagai skenario simpang empat, didapatkan kesimpulan bahwa dengan empat rekaman video arus lalu lintas sebagai data utama didapat hasil tes data sample berupa konfigurasi akurasi(%), presisi(%), recall(%), dan F1 Score. Data hasil yang diambil dibuktikan pada skenario arus jalan kedua dengan hasil Akurasi tertinggi 69%, Presisi 89%, Recall 75%, dan F1 Score 0,8. Dan juga penerapan prototype sederhana berjalan cukup baik menggunakan serial communication antar OpenCV Python dengan Arduino Mega yang menghasilkan sistem perempatan yang otomatis dan efisien berdasarkan jumlah kendaraan pada sebuah ruas jalan. Kata Kunci : traffic light, Deteksi Objek, YOLO, Pengembangan Teknologi

Referensi

[1] Shalihah, N. F. (2020, 1 31). Survei 2019, Jakarta Masuk Peringkat 10 Kota Termacet di Dunia. Retrieved from https://www.kompas.com/: https://www.kompas.com/tren/read/2020/01/31/052816565/survei-2019-jakarta-masuk-peringkat-10-kota-termacet-di-dunia?page=all#:~:text=KOMPAS.com%20%2D%20Lembaga%20pemantau%20kemacetan,dengan%20tingkat%20kemacetan%2053%20persen.

[2] Irwanti, I., Samadikun, B P., & Huboyo, H. S.(2017). Pengaturan Manajemen Waktu Area Traffic Control System (Atcs) dalam Rangka Pengurangan Emisi Pencemar Udara Kendaraan Bermotor di Beberapa Persimpangan Jalan Kota Semarang. Retrieved from Jurnal Teknik Lingkungan, 6(3), 1–10: https://www.neliti.com/id/publications/190556/pengaturanmanajemen-waktu-area-traffic-controlsystem-atcs-dalam-rangka-pengura

[3] L. Deng dan D. Yu, "Deep learning: methods and applications,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 7,no. 3-4, hal. 197-387, 2013.

[4] Primartha, R. (2018). Belajar machine learning teori dan praktek. Bandung: Informatika, 2018.

[5] O’Shea, K. & Nash, R. (2015). An Introduction to Convolutional Neural Networks. Diambil kembali dari arXiv: https://arxiv.org/abs/1511.08458

[6] Redmon, J., Divvala,S., Girshick, R., & Farhadi, A. 2016. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. arXiv, 1-10.

[7] Menegaz, M. Understanding YOLO – Hacker Noon. Diambil kembali dari HackerNoon: https://hackernoon.com/understanding-yolo-f5a74bbc7967

[8] Rosebrock, A. 2016. Intersection over Union (IoU) for object detection. Diambil kembali dari PYImageSearch: https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersectionover-union-iou-for-object-detection/

[9] DelSole, M. What is One Hot Encoding and How to Do It. Diambil kembali dari Medium: https://medium.com/@michaeldelsole/what-is-one-hotencoding-and-how-to-do-it-f0ae272f1179

[10] DataSchool.io. (2014). Simple guide to confusion matrix terminology. Diambil kembali dari DataSchool: https://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrixterminology/

[11] Hegazy, T. and A. Ayed., 1998. A Neural Network Model for Parametric Cost Estimation of Highway Projects.

[12] Kusumadewi, S., 2004, Membangun Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan MATLAB & Excel Link. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.

[13] Kevin Adiputra Shianto, K. G. (n.d.). Deteksi Jenis Mobil Menggunakan Metode YOLO Dan Faster R-CNN.

[14] Anand Sonawane (2018) YOLOv3: A Huge Improvement https://sonawaneanand.medium.com/yolo3-a-huge-improvement-2bc4e6fc44c5

Diterbitkan

2022-10-01

Terbitan

Halaman

2133-2143

Bagian

Program Studi S1 Teknik Elektro