Prakiraan Waktu Transit Pada Transportasi Intermoda Menggunakan Metode Prediction Time Series Dan Computer Vision - Muhammad Amin Bakri; Syahri Ramadhan (JREC (Journal of Electrical and Electronics), 2018)
Meskipun model prediksi arus lalu lintas sudah banyak dikembangkan, hasilnya seringkali masih bersifat kurang memuaskan. Oleh karena itu, model prediksi lalu lintas dengan kebutuhan data yang bersifat real-time serta dalam jumlah besar, kompleks, dan dinamis, perlu dikaji ulang kembali untuk mendapatkan hasil yang optimal. Tulisan ini bertujuan untuk mengajukan sebuah prosedur peramalam transit time transportasi intermoda dengan memanfaatkan data video kendaraan yang diperoleh dengan menggunakan sensor kamerayang diterapkan pada transportasi bus Transjakarta dan commuter line di Jabodetabek. Sistem transit timejourney yang ditawarkan memiliki input sensor camera, kemudian outputnya dikonversi melalui computer vision, lalu diproses dengan menggunakan metode prediction time series setelah mendapatkan masukan informasi rute perjalanan. Luaran dari sistem ini meghasilkan transit timeuntuk rute yang diinginkan. Although many traffic prediction models have been developed, the results are often still unsatisfactory. Therefore, traffic prediction models on real-time, large, complex, and dynamic data, needto be developed to obtain optimal results. This paper aims to propose a procedure for the transition of intermodal transportation time by utilizing vehicle video data obtained using camera sensors applied to Trans Jakarta bus transportation and commuter lines case in Jabodetabek. The transit time journey system offered has a camera sensor input, then the output is converted through computer vision, then processed using the time series prediction method after getting input of travel route information. The results of this system is the transit time for desired route.