DETEKSI PELANGGARAN LALU LINTAS KENDARAAN BERMOTOR RODA DUA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK WILAYAH KOTA BOGOR - Rizky Haerudin, Asep; Agustian Hudjimartsu, Sahid; Hermawan, Erwin (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Kendaraan bermotor roda dua telah menjadi bagian penting dalam mobilitas perkotaan, namun tingginya pelanggaran lalu lintas, khususnya tidak memakai helm, menjadi masalah yang signifikan. Berdasarkan data Polres Kota Bogor pada tahun 2023, tercatat 2.781 kasus pelanggaran tidak memakai helm, yang mencakup 373 kasus pengendara, 2.076 kasus penumpang, dan 332 kasus pengendara serta penumpang. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi pelanggaran lalu lintas berbasis teknologi Artificial Intelligence (AI), dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian dilakukan di tiga lokasi, Kota Bogor, wilayah yang sering menghadapi pelanggaran lalu lintas sepeda motor. Sistem yang dikembangkan menunjukkan performa yang baik dalam mendeteksi pelanggaran dari sampel data yang diuji. Hasil deteksi pelanggaran menunjukkan variasi jumlah pelanggaran, yaitu 13 pelanggaran pada sampel 1, 10 pelanggaran pada sampel 2, 8 pelanggaran pada sampel 3, dan tingkat akurasi terbaik sebesar 90.91% pada sampel 2, dengan kesalahan omisi sebesar 0.00% dan kesalahan komisi sebesar 9.09%, dan memiliki rata-rata akurasi sebesar 87.68%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efisiensi penegakan peraturan lalu lintas, mengurangi pelanggaran, dan meningkatkan keselamatan jalan raya, khususnya bagi pengendara sepeda motor roda dua.