PERANCANGAN APLIKASI PELAPORAN KECELAKAAN KENDARAAN BERBASIS ANDROID DENGAN METODE DEEP LEARNING - Oktavianus Wijaya, Valentino; Ceng Giap, Yo (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Penelitian ini dimulai dengan tinjauan literatur yang mendalam mengenai kecelakaan lalu lintas di Indonesia, menurut data korlantas Polri, pada tahun 2023 terjadi 103.607 kecelakaan lalu lintas dengan 23.029 korban jiwa. Berdasarkan masalah ini, peneliti melihat perlunya aplikasi yang lebih efisien, akurat, dan mudah digunakan oleh masyarakat untuk melaporkan kecelakaan. Teknologi deep learning dipilih sebagai solusi untuk memperbaiki sistem pelaporan kecelakaan yang ada. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti memanfaatkan teknologi deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), yang digunakan untuk menganalisis dan mengenali gambar. Mereka mengumpulkan berbagai gambar kecelakaan kendaraan dari beberapa sumber seperti Kaggle, RoboFlow, dan dengan teknik web scraping. Gambar-gambar tersebut kemudian digunakan untuk melatih model CNN, yang terkenal sangat efektif dalam mengenali pola pada gambar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan berbagai jenis kecelakaan kendaraan, seperti kecelakaan mobil, kecelakaan mobil dan motor, kecelakaan motor, dan kecelakaan transportasi umum. Dengan menggunakan model CNN ini peniliti mendapatkan akurasi diatas 80% dari setiap foto kecelakaan yang diambil dan dapat dengan benar mengidentifikasikan kecelaakaan dan bukan kecelakaan. Dari penelitian ini diharapkan masyarakat dapat melaporkan kecelakaan dengan cepat dan mudah, sementara pihak berwenang dapat memperoleh informasi yang akurat dan real-time untuk mengambil tindakan yang tepat.