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
Posting Komentar