Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Astri Delviana Lihara
Teknik Sipil Universitas Nahdlatul Ulama Sulawesi Tenggara
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Analisis Kinerja Lalu Lintas Berbasis Deep Learning dengan Arsitektur You Only Look Once (YOLO) Andi Ahdan Amir; Sukman; Astri Delviana Lihara; Muhammad Nabil
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 6 No. 1: MARET 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v6i1.1503

Abstract

Tingginya tingkat kemacetan lalu lintas di perkotaan memerlukan solusi pemantauan dan analisis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem analisis kinerja lalu lintas otomatis yang mengintegrasikan model deteksi objek YOLOv8 dengan parameter standar Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2023. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang umumnya berfokus pada kuantifikasi kendaraan, sistem ini secara otomatis mengonversi data deteksi visual menjadi metrik kinerja teknis. Hasil pengujian menunjukkan model YOLOv8s mencapai nilai mAP@0.5 rata-rata 0.948. Implementasi sistem pada dashboard interaktif menunjukkan akurasi perhitungan jumlah kendaraan sebesar 96% dibandingkan data manual, yang kemudian diolah menjadi indikator Derajat Kejenuhan (Degree of Saturation) dan Tingkat Pelayanan (Level of Service). Temuan ini membuktikan bahwa integrasi deep learning dengan regulasi rekayasa transportasi nasional dapat meningkatkan efisiensi pemantauan infrastruktur jalan secara signifikan.
Co-Authors Amir, Andi Ahdan Muhammad Nabil Sukman