Browsing by Author "Rosmawati"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    DETEKSI DAN KLASIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR LALU LINTAS MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO v8
    (Program Studi S1 Informatika, 2024) Rosmawati; Sriyani Violina (Pembimbing)
    Transportasi memiliki peran krusial dalam mendukung keberlangsungan kehidupan sehari-hari manusia. Di Kota Bandung, mobilitas penduduk sangat tinggi, dipicu oleh migrasi dari desa ke kota serta popularitas kota ini sebagai destinasi wisata. Kondisi ini berujung pada kepadatan lalu lintas yang signifikan, sehingga volume kendaraan meningkat. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkannya sebuah model yang mampu mendeteksi dan memonitor jumlah serta jenis kendaraan bermotor di lalu lintas kota Bandung. Saat ini, ada berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah penerapan algoritma deep learning menggunakan YOLO. YOLO dipilih karena akurasinya yang tinggi dan tingkat kesalahan latar belakang yang rendah dibandingkan dengan algoritma lainnya. Metode YOLO v8 memanfaatkan kemampuannya dalam mendeteksi objek dengan akurasi yang tinggi. Dalam proses deteksi objek pada video, YOLO v8 membagi video kedalam frame-frame individual, dan selanjutnya membagi setiap frame menjadi grid-grid kecil. Untuk setiap grid, algoritma ini memprediksi bounding box yang menunjukkan lokasi objek dan menyertakan confidence score yang menunjukkan tingkat kepercayaan deteksi tersebut. Dari hasil pengujian terhadap 309 frame dan berbagai epoch, didapatkan hasil precision sebesar 93,81%. Data tersebut diambil secara langsung dari kamera CCTV. Hasil Pengujian ini menunjukkan bahwa algoritma YOLO v8 memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam deteksi dan klasifikasi kendaraan bermotor, sehingga dapat membantu proses pemantauan arus lalu lintas di Kota Bandung.