Penghitung Jumlah Kendaraan Berbasis Deteksi Objek Menggunakan Algoritma YOLOv4-tiny Rian Setiyanaa), Hadi Nasbey, Haris Suhendar
UNJ
Abstract
Kemacetan merupakan situasi dimana kondisi lalu lintas terganggu atau terhenti sama sekali. Hal ini sering ditemui di wilayah perkotaan, terutama ketika terjadi ketidakseimbangan antara jumlah kendaraan dengan kapasitas jalan yang tersedia. Jika dibandingkan dengan laju pembangunan infrastruktur jalan kota, pertambahan jumlah kendaraan telah meningkat secara eksponensial. Dari tahun 2013 hingga 2017, tercatat bahwa penambahan rata-rata jumlah kendaraan setiap tahunnya sekitar 8.600.000 kendaraan. Hal ini menyebabkan tingginya tingkat kepadatan lalu lintas di wilayah perkotaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memantau kepadatan lalu lintas dengan mengembangkan sebuah penghitung jumlah kendaraan berbasis deteksi objek. Penghitung ini dibuat untuk menghitung jumlah kendaraan pada rekaman video. Dalam penelitian ini, sistem penghitung jumlah kendaraan akan memanfaatkan kemampuan deteksi objek yang dimiliki oleh algoritma You Only Look Once (YOLO), khususnya YOLOv4-tiny. Algoritma YOLOv4-tiny dipilih karena memiliki ukuran model yang lebih kecil dan kemampuan deteksi yang lebih cepat. Berdasarkan hasil pelatihan, mAP pada bobot YOLOv4-tiny terbaik mencapai 95.13%. Selain itu, hasil penghitungan menunjukkan bahwa sistem berhasil menghitung jumlah kendaraan yang melewati garis bantu berdasarkan jenisnya.
Keywords: Kemacetan lalu lintas, Penghitungan kendaraan, YOLOv4-tiny, Deteksi objek
