Analisis Beban Kendaraan Terhadap Karakteristik Jalan Menggunakan Metode YOLOv5 Dan Perhitungan ESAL - Wanda, Melifan; Himamunanto, Agustinus Rudatyo; Budiati, Haeni (Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 2025)
Roads are essential infrastructure supporting various types of vehicles; however, excessive loads are a primary cause of surface damage. The increasing volume of vehicles and imbalanced infrastructure development contribute significantly to road deterioration, leading to a reduction in road service life and increased maintenance costs. This study aims to address these issues by developing a system for vehicle detection, classification, and load estimation using the YOLO (You Only Look Once) algorithm a deep learning method capable of detecting and classifying vehicle objects in real time with high speed and accuracy. The data were obtained from CCTV surveillance video recordings. The results indicate that a total of 4,395 vehicles were successfully detected. These detections were then used to estimate the vehicle load using the Equivalent Single Axle Load (ESAL) method. The estimated total daily traffic reached 632,880 vehicles, with a corresponding daily load estimation of 284,214.74 ESAL. The findings highlight the significant impact of vehicle loads on road characteristics and demonstrate the effectiveness of YOLOv5 as a real time tool for monitoring and detecting vehicular load.Keywords: Computer Vision; YOLOv5; Vehicle detection; Vehicle load; Equivalent Single Axle LoadAbstrakJalan merupakan infrastruktur yang penting dalam  menopang berbagai jenis  kendaraan, namun beban berlebih menjadi penyebab utama kerusakan permukaan  pada jalan. Volume kendaraan yang meningkat dan pembangunan infrastruktur yang tidak seimbang  menyebabkan kerusakan pada jalan   yang menyebabkan  pengurangan umur jalan dan meningkatkan biaya perbaikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan membangun Pendeteksi, Klasifikasi dan menghitung  beban kendaraan berbasis Algoritma YOLO (You Only Look Once), sebuah algoritma deep learning yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan objek kendaraan secara  real-time dengan kecepatan dan akurasi  yang sangat baik. Data yang digunakan diambil dari  rekaman video pengawas CCTV.  Hasil penelitian menunjukan  kendaraan  yang terdeteksi sebanyak 4.395 unit, kendaraan yang  berhasil terdeteksi kemudian dilakukan untuk  perhitungan estimasi beban kendaraan menggunakan perhitungan  Equivalent Single Axle Load (ESAL). Hasil  terhitung dengan total lalu lintas harian mencapai 632.880 unit kendaraan dengan estimasi beban harian sebesar 284.214,74 ESAL. Hasil penelitian menegaskan adanya  pengaruh signifikan beban kendaraan terhadap karakteristik jalan serta menunjukkan efektivitas YOLOv5 sebagai alat dalam memantau  dan mendeteksi beban kendaraan secara  real time