25.04.4872
000 - General Works
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Data Mining
19 kali
<span new="" roman="" style="font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:11.0pt; line-height:150%;font-family:" times="">Peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Indonesia turut mendorong tingginya angka pelanggaran lalu lintas, khususnya oleh pengendara sepeda motor yang tidak menggunakan helm. Meskipun sistem <i>Electronic Traffic Law Enforcement</i> (ETLE) telah diterapkan, tantangan seperti kesalahan deteksi masih menjadi hambatan dalam penegakan hukum yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi pelanggaran lalu lintas berbasis <i>Artificial Intelligence</i> (AI) yang terintegrasi dengan sistem ETLE, dengan fokus pada deteksi otomatis pelanggaran penggunaan helm. Dua algoritma utama digunakan dalam penelitian ini, yaitu YOLO11 untuk mendeteksi pengendara motor secara <i>real-time</i>, dan EfficientNet-B0 untuk mengklasifikasikan penggunaan helm berdasarkan citra hasil <i>cropping</i> area kepala pengendara. <i>Dataset</i> diperoleh dari kamera pengawas berbasis ponsel, kemudian diproses melalui pelabelan manual, augmentasi data, serta <i>preprocessing</i> seperti <i>denoising</i>, peningkatan kontras, <i>sharpening</i>, <i>resizing</i>, dan normalisasi agar kualitas citra lebih optimal untuk pelatihan model. Proses pengembangan sistem mengikuti pendekatan CRISP-DM yang mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan <i>deployment</i> ke dalam sistem operasional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLO11 mencapai akurasi 94,11% dan mAP@50 sebesar 98,7% dalam mendeteksi pengendara, sementara EfficientNet-B0 mencapai akurasi validasi hingga 96% dalam klasifikasi pelanggaran. Sistem ini mampu memproses video secara <i>real-time</i> <span style="mso-spacerun:yes"> </span>dan akurasi yang andal, sehingga berpotensi besar dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi penegakan hukum lalu lintas secara digital di Indonesia melalui sistem ETLE</span>.
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | REYHAN FAQIH ASHURI |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Dita Pramesti, Hanif Fakhrurroja |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi |
Kota | Bandung |
Tahun | 2025 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |