<![CDATA[Dengan banyaknya kendaraan di jalan, penting untuk memantau lalu lintas agar keamanan dan manajemen lalu lintas dapat terjaga dengan baik. Pengumpulan data jumlah kendaraan secara manual memerlukan banyak sumber daya dan biaya. YOLOv8 (You Only Look Once) adalah teknologi visi komputer yang memungkinkan deteksi objek secara otomatis dengan akurasi dan kecepatan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi perhitungan jumlah kendaraan yang melintas dengan YOLOv8, yang dapat mendeteksi berbagai jenis kendaraan dalam berbagai kondisi cuaca. Studi ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu pengumpulan data, preprocessing, pemodelan, dan evaluasi. Dataset diperoleh dari dataset Kaggle dan rekaman video lalu lintas di Indonesia. Dataset dibagi menjadi data latih dan validasi dan diproses dengan bounding box. Pemodelan menggunakan YOLOv8 Nano dengan 50 epoch, dan evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix. Implementasi dilakukan menggunakan OpenCV untuk menghitung jumlah kendaraan dari rekaman video. Sistem ini berhasil menghitung jumlah kendaraan berdasarkan klasifikasi yang berbeda dengan baik, meski ada kendala saat frame drop. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah sistem yang akurat dan diuji dengan rekaman CCTV lalu lintas di Surakarta, meskipun klasifikasi jenis kendaraan belum sesuai dengan standar dinas perhubungan dan kualitas frame rate video masih memengaruhi akurasi sistem. Sebaiknya dilakukan pengujian waktu nyata dan penambahan identitas unik pada kendaraan yang dideteksi.]]>
Copyrights © 2024
