Penerapan Algoritma Yolo V8 Untuk Pengenalan Pengendara Sepeda Motor Tanpa Helm Dalam Sistem Pemantauan Pelanggaran Lalu Lintas - Rais, Muhammad Haidar; Musnansyah, Ahmad; Fakhrurroja, Hanif (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak — Penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi relevan dalam berbagai sektor, termasukpenegakan hukum lalu lintas. Berdasarkan Undang-Undang Nomor. 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan AngkutanJalan di Indonesia, Pasal 106 ayat (8) [1] memerintahkan setiap pengendara dan penumpang sepeda motor untukmemakai helm yang memenuhi Standar Nasional Indonesia (SNI) saat melakukan perjalanan. Dalam konteks ini, sisteme-tilang telah diterapkan di banyak kota di Indonesia. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwapenggunaan YOLO V8 dapat meningkatkan tingkat akurasi deteksi plat nomor kendaraan dengan menggunakankekuatan komputasi yang lebih sedikit dibandingkan dengan versi sebelumnya. Metodologi CRISP DM digunakan dalampenelitian ini, yang menghasilkan tingkat akurasi yang untuk pendeteksian pengguna sepeda motor yangmenggunakan helm sebesar 86% untuk deteksi pengguna motor yang tidak menggunakan helm sebesar 87% untukpengguna kendaraan roda dua yang menggunakan helm. Selain itu, framework Flask digunakan untukmengembangkan website yang memungkinkan deteksipelanggaran lalu lintas tidak menggunakan helm melalui akses online. Kata kunci — YOLOV8, E-tilang, AI, deteksi helm, CRISP DM