DETEKSI PELANGGARAN PENGGUNAAN HELM DENGAN METODE SSD DAN ARSITEKTUR MOBILENETV2 - Purnama, Ariya; Indra, Jamaludin; Arum Puspita Lestari, Santi; Faisal, Sutan (Universitas Amikom Yogyakarta, 2025)
Peningkatan jumlah kendaraan terus didominasi oleh pengendara sepeda motor. Terkait hal ini, pengawasan keselamatan lalu lintas oleh pihak berwenang perlu ditingkatkan. Namun, dengan kemajuan teknologi yang pesat, terutama di bidang visi komputer, solusi baru telah dimungkinkan. Salah satu pengembangan tersebut adalah penggunaan perangkat Raspberry Pi yang murah, yang dapat melakukan tugas-tugas yang mirip dengan komputer desktop. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pendeteksi helm untuk pengendara sepeda motor menggunakan arsitektur MobileNetV2 dan SSD (Single Shot Multibox Detector). Sebanyak 1.363 gambar digunakan, dengan 953 untuk pelatihan, 273 untuk validasi, dan 137 untuk pengujian. Tahap prapemrosesan gambar melibatkan pengubahan ukuran gambar menjadi 240 x 240 piksel sebelum dimasukkan ke dalam model. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi maksimum sebesar 100%, sementara evaluasi model pada set pengujian mencapai akurasi deteksi 95% untuk pengendara yang mengenakan helm dan 98% untuk mereka yang tidak mengenakan helm. Selain itu, model tersebut mencapai rata-rata Average Precision (mAP) sebesar 99% pada ambang batas IoU 0.5 (mAP50) dan 66% pada ambang batas IoU 0.75 (mAP75).