Text
SKRIPSI OPTIMALISASI SISTEM KONTROL LALU LINTAS MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV5
Kemacetan lalu lintas merupakan permasalahan krusial di perkotaan. Kendaraan roda dua sebagai kontributor utama kemacetan mendorong perlunya solusi cerdas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kontrol lalu lintas adaptif menggunakan algoritma Yolov5 (You Only Look Once) berbasis kepadatan jalur yang dapat diintegrasikan dengan sistem kontrol lalu lintas area (ATCS) yang sudah ada. Pelaksanaan penelitian melibatkan pengumpulan data citra lalu lintas dari berbagai sumber, termasuk kamera CCTV Dinas Perhubungan Kabupaten Sleman dan kamera pribadi. Data yang telah dilabeli menggunakan Roboflow kemudian dilatih pada platform Google Colab. Model yang dihasilkan menunjukkan kinerja yang baik dengan metrik evaluasi presisi 88,9%, mAP 91,7%, dan F1-score 89,1%.Sistem kontrol lalu lintas adaptif yang dikembangkan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web, memungkinkan visualisasi dan kontrol sistem secara user-friendly. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memprioritaskan jalur berdasarkan tingkat kepadatannya pada kondisi cahaya yang cukup, membuktikan potensi sistem dalam mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan kelancaran lalu lintas. Dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengembangkan sistem kontrol lalu lintas adaptif yang dapat meningkatkan efisiensi lalu lintas pada kondisi normal.
Kata kunci: Kemacetan, Deteksi Objek, Yolov5, Kepadatan Jalur, Lalu Lintas
21-UN57.U1-STE-III-2025 | ELEKTRO PRA O 2025 | Ruang Skripsi (ELEKTRO) | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan |
Tidak tersedia versi lain