Rancang Bangun Smart Traffic Light Dengan Computer Vision Sebagai Optimalisasi Pengaturan Lalu Lintas

Rahayu, Riska (2023) Rancang Bangun Smart Traffic Light Dengan Computer Vision Sebagai Optimalisasi Pengaturan Lalu Lintas. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 2043909-S1-TEKNIK INFORMATIKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text 2043909-S1-Jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (432kB) | Request a copy

Abstract

Traffic light yang bekerja secara manual tidak optimal untuk menangani kemacetan, dikarenakan panjang antrian disetiap jalur dianggap sama. Salah satu solusi yang dapat diterapkan untuk menangani kemacetan tersebut adalah dengan membuat smart traffic light yang dapat membaca panjang antrian disetiap jalur secara real-time. Salah satu sarana teknologi yang dapat digunakan untuk mengoptimalisasi traffic light adalah computer vision. Dimana kamera webcam memberikan masukkan berupa citra yang kemudian diproses menggunakan algoritma pendeteksi objek untuk menghitung jumlah kendaraan disetiap jalurnya kemudian dilakukan perhitungan untuk menentukan lama waktu nyala lampu lalu lintas secara otomatis. Penelitian ini berfokus pada pengoptimalan fungsi dari traffic light dimana peneliti menggunakan metode prototype dengan melaksanakan wawancara dan observasi secara berkala kepada pihak Dinas Perhubungan Kota Samarinda. Smart traffic light ini menggunakan algoritma YOLOv4 dalam pendeteksian objeknya kemudian setelah jumlah objek ditemukan maka durasi traffic light ditentukan dengan perhitungan fuzzy. Pada proses pengujian didapatkan durasi traffic light terpendek yaitu 21 detik dan terpanjang yaitu 29 detik. Dari hasil perbandingan ditemukan masih rendahnya jumlah objek yang terdeteksi, beberapa penyebabnya adalah dataset yang peneliti gunakan serta rendahnya kualitas citra yang diproses. Namun untuk hasil pengujian sistem bahwa dengan menggunakan smart traffic light maka pengaturan traffic light menjadi lebih optimal. ============================= Traffic lights that work manually are not optimal for dealing with congestion, because the length of the queue in each lane is considered the same. One solution that can be implemented to deal with the congestion is to create a smart traffic light that can read the length of the queue in each lane in real-time. One of the technological means that can be used to optimize traffic light is computer vision. Where the webcam camera provides input in the form of an image which is then processed using an object detection algorithm to count the number of vehicles in each lane and then a calculation is carried out to determine the length of time the traffic light is on automatically. This research focuses on optimizing the function of the traffic light where researchers use the prototype method by conducting interviews and periodic observations of the Samarinda City Transportation Service. This smart traffic light uses the YOLOv4 algorithm in object detection, then after the number of objects is found, the duration of the traffic light is determined by fuzzy calculations. In the testing process, the shortest traffic light duration is 21 seconds and the longest is 29 seconds. From the results of the comparison, it was found that the number of detected objects was still low, some of the causes were the dataset that the researchers used and the low quality of the processed images. However, the results of testing the system show that by using a smart traffic light, the traffic light settings are more optimal.

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. H. Tommy Bustomi, S.Kom., M.Kom.
Uncontrolled Keywords:	smart traffic light, mengurangi kemacetan, computer vision, algoritma YOLO, YOLOv4
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	Ms Riska Rahayu
Date Deposited:	25 Aug 2023 00:21
Last Modified:	25 Aug 2023 00:21
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/4999

Actions (login required)

View Item