KARANGAN ILMIAH

 

PENDETEKSIAN JENIS KENDARAAN 

 


Proposal

Diajukan Kepada Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Teknokrat Indonesia

Untuk Memenuhi Pesyaratan Guna Memperoleh

Gelar Sarjana Teknik (S.T)

 

 

OLEH :

Kristian Yunando

193160009

 

PROGRAM STUDI S1 TEKNIK KOMPUTER

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA

2021

 

 

BAB I

PENDAHULUAN

 

1.1    Latar Belakang Penelitian

Di Indonesia terutama di kota-kota besar tingkat pertumbuhan kendaraan sangat tinggi, hal ini disebabkan karena masyarakat lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi dari pada kendaraan umum. Tetapi tingkat pertumbuhan kendaraan yang tinggi tidak diimbangi dengan pembangunan jalan yang memadai, sehingga kendaraan yang terlalu banyak dan jalan yang masih belum memadai menyebabkan kemacetan yang merugikan masyarakat. Oleh karena itu dibutuhkan pembangunan atau pelebaran jalan agar dapat mengurangi kemacetan yang terjadi.
Pembangunan atau pelebaran jalan raya untuk mengurangi kemacetan memerlukan rencana yang matang dan harus sesuai dengan kebutuhan. Untuk mengetahui lokasi titik kemacetan dibutuhkan data jumlah kendaraan yang melewati lokasi tersebut. Semakin banyak kendaraan yang lewat berarti pembangunan atau pelebaran jalan diperlukan di lokasi tersebut untuk mengurangi kemacetan. Di setiap jalan raya terdapat berbagai jenis kendaraan yang lewat seperti mobil, truk, bus dan sepeda motor. Data setiap jenis kendaraan yang lewat dapat digunakan untuk pertimbangan rencana pembangunan atau pelebaran jalan. Untuk menghitung jumlah kendaraan yang lewat setiap hari secara otomatis dapat menggunakan aplikasi dengan menerapkan sistem cerdas.
Seiring berkembangnya penelitian tentang kecerdasan buatan salah satunya tentang object detection, dapat membantu mengenali objek di dalam sebuah gambar. Object detection merupakan salah satu bidang dalam computer vision. Computer vision adalah ilmu yang mempelajari tentang bagaimana komputer melihat dan menganalisa suatu objek yang ada didalam sebuah gambar.
Object detection (pendeteksian objek) berguna untuk mendeteksi atau mengenali objek dalam sebuah gambar berdasarkan dari bentuk, warna atau dari dataset yang dibuat. Ada berbagai macam cara untuk menerapkan aplikasi object detection, diantaranya adalah menggunakan metode CNN (Convolutional Neural Network) dan sistem pendeteksi YOLO (You Only Look Once). Dalam penelitian yang dilakukan Joseph Redmon dan Ali Farhadi sistem deteksi YOLO terbukti lebih cepat mengenali sebuah objek didalam gambar sehingga sangat cocok jika diterapkan untuk real-time object detection pada video (Redmon & Farhadi, 2016).
Dalam real-time object detection kecepatan pendeteksian objek sangat penting karena berbeda dengan sebuah gambar, dalam sebuah video dapat mengolah lebih dari 24 frame per detik atau 24 frame per second (FPS). Jika proses pendeteksian objek terlalu lama maka video yang dihasilkan tidak akan baik, akan terjadi delay setiap frame sehingga video menjadi patah-patah.
Dengan menerapkan object detection menggunakan YOLO ke sebuah aplikasi dapat membantu mengklasifikasi setiap kendaraan yang lewat dijalan raya secara real-time melalui rekaman video dari CCTV. Kendaraan yang lewat akan dihitung secara otomatis berdasarkan hasil klasifikasi dan tingkat akurasinya.
Berdasarkan uraian diatas penerapan sistem cerdas yaitu object detection dengan menggunakan
YOLO dapat menjadi solusi untuk mengklasifikasi dan menghitung setiap kendaraan yang lewat dijalan raya secara real-time setiap harinya. Data perhitungan dan klasifikasi kendaraan yang didapat bisa digunakan untuk pertimbangan menentukan pembangunan atau pelebaran jalan raya. Oleh karena itu penulis membuat tugas akhir dengan judul  “Implementasi Sistem Cerdas Pada Otomatisasi Pendeteksian Jenis Kendaraan Di Jalan Raya”. Dengan sistem cerdas yang dibuat diharapkan dapat membantu mengumpulkan data yang diperlukan   dan berguna bagi pihak yang membutuhkannya, terutama   untuk data jumlah dan klasifikasi setiap kendaraan.

1.2    Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian diatas, dapat dirumuskan permasalahannya sebagai berikut :

1.      Bagaimana menerapkan sistem cerdas khususnya object detection untuk mengklasifikasi jenis kendaraan yang ada di jalan raya?

2.      Bagaimana menghitung jumlah kendaraan yang lewat di jalan raya setiap  hari secara otomatis?

1.3    Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah dapat menghasilkan sebuah sistem cerdas yang dapat mengenali dan menghitung jenis kendaraan yang lewat di jalan raya setiap hari secara otomatis.

 

1.4    Manfaat Penelitian

        Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini antara lain:

1.      Bagi Penulis 

            Dapat memahami cara kerja sistem cerdas khususnya object detection secara mendalam dan mampu menerapkan sistem cerdas ke aplikasi desktop yang dibuat dengan bahasa pemrograman python.

2.      Bagi Pengguna 

            Sistem cerdas yang dibangun dapat membantu pengguna untuk mengumpulkan data jenis kendaraan yang melewati jalan raya setiap harinya sehingga dapat digunakan untuk pertimbangan rencana pembangunan atau pelebaran di jalan raya.

3.      Bagi Akademik

            Dapat menambah  pembendaharaan literatur pada perpustakaan Universitas Teknokrat Indonesia dan sebagai tolak ukur untuk menghasilkan sarjana yang dapat melakukan pengembangan sistem cerdas object detection dengan menggunakan YOLO dan bahasa pemrograman python.

Nama: Kristian Yunando

NPM: 19316009

Kelas: TK19C

Link blog: https://kristianyunando84.blogspot.com/2021/05/karangan-ilmiah.html

 

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Prototyping dan Throw-away prototyping

LAPORAN KEGIATAN JALAN SEHAT UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA

Langkah-langkah mengamankan komputer atau laptop